判方法。一些学者将人工神经网络技术用于风险管理,取得较好的效果。郑立群等研究了用人工网络方法进行风险评价的可行性,确定了神经网络投资风险评价模型的结构和算法;郝丽萍等对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究,建立了可行的神经网络模型并进行合理的信贷风险评价,为信贷决策提供科学依据;韩平等在对银行信贷风险主流测量方法进行比较的基础上,提出了基于模糊神经网络的信贷风险组合预测评估方法;杨保安等分析了商业银行贷款风险中有关财务状况预警信号的只是表示、获取和推理过程,提出了信贷风险特征抽取的原则,并设计了人工神经网络模型决策工具;马兰芳等研究了人工神经网络在商业银行经营风险监测预警系统中的应用,为监测预警提供更为科学可靠的理论依据。刘金兰等结合大型工程建设项目风险特点,提出了一种根据时间序列构造风险分析影响图模型的方法;同时综合应用模糊集与影响图理论建立了模糊影响图方法,并以工程项目风险分析系统为背景进行了初步应用研究。在风险管理中综合集成方法越来越受到重视。杨建平等对重大工程项目中风险的特点进行了剖析,提出了以综合集成方法为指导对重大工程项目进行全寿命动态风险管理的观点;徐维祥等依据灰色理论和模糊数学,提出了一种新的从定性到定量转换的综合集成算法。Р 随着现代管理理论、方法与手段的科学化,风险链管理、动态分析、系统动力学等新方法也开始用于风险管理。西宝等借鉴供应链理论对工程项目风险控制的基本原则进行分析,提出了项目风险控制的“鞭梢效应”和风险决策的:“迁移性”,构造了工程项目风险价值流为基础的风险链管理方法。邱广振等建立了工程项目风险管理动态分析模型,孙成双等以研究风险因素变化的时间性入手,从建设项目分阶段的角度提出一种风险的动态分析方法,对工程项目进行风险动态管理,可以在项目进行的每一阶段都清楚地知道所有风险的情况,为决策者控制风险提供了科学的理论依据。
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