15.1 软件风险 15.2 风险识别 15.3 风险预测 15.4 风险缓解、监控与管理 15.5 RMMM计划 15.6 小结

基于机器学习的发债主体违约风险预测项目源码+项目说明.7z 【项目介绍】 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了基于多种机器学习算法的模型，对比后挑选LightGBM模型作为最终模型进行更精细化训练，最终模型关键预测指标均有比较好的效果。 Jupyter Notebook代码 【使用说明】 BondDefault文件为项目代码 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx为ppt形式的项目展示

并购因其能够为企业带来诸如规模经济、资源配置、组合协同等效应而为当今世界各国企业所追逐。企业并购财务风险是由于并购定价、融资、支付等各项财务决策所引起的,是企业并购成功与否的重要影响因素。通过对企业并购财务风险的界定,剖析了企业并购财务风险的来源,对企业并购财务风险的控制与防范提出了建议,以期降低并购风险,提高企业并购活动的成功率。

风险管理与内部审计

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指标体系—控制有效性指标 信息科技治理 控制有效性 指标 信息科技风险管理 信息系统开发、测试与维护 信息科技审计 灾难恢复与应急管理 信息科技外包 信息安全（一般控制） 信息科技运行 控制有效性 子领域

自己制作的银行信息科技风险全景图，含工作项、工作要点、工作要求。一个文件看懂信息科技风险管理工作要求。

中国银监会内部有关于银行业金融机构信息科技风险监管现场检查手册

7、《商业银行信息科技风险现场检查指南》 要点 明确了商业银行目前主要的信息科技风险领域、主要风险点，阐明了检查思路和主要方法，帮助检查人员明确检查目标，从而提高信息科技风险现场检查的有效性和针对性，提升现场检查质量。 提供评价银行信息科技风险管理各领域状况的参考标准，并提出了具体的检查要求和步骤，进一步规范了信息科技风险现场检查的程序、手段和行为，是银监会及各级派出机构实施现场检查工作的一个重要参考依据和检查指导工具。 指明商业银行信息科技风险防控的重点领域、方向和关键风险点，提出了风险识别、预警和控制的具体手段，商业银行可以充分借鉴《指南》内的信息科技风险防控原则和指导思想，应用到银行信息科技建设和管理实践中，成为指导银行全面开展科技风险防控、提升管理能力的有力武器。

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。