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  2007年度广东省科学技术奖评选结果于2007年12月20日揭晓，并于2007年12月21日至2008年1月20日在南方日报及广东省科学技术厅网站上初榜公示。近日，广东省科学技术厅公布了最后获奖名单。暨南大学管理学院金融工程研究所庞素琳教授主持的项目“公司财务困境预警系统及其神经网络技术”荣获二等奖，参加该项目的还有赵旻、曹定州、吴东武、阮坚和上海浦东发展银行广州分行黎荣舟博士。
    2007年度广东省科学技术奖共评选出突出贡献奖2项、特等奖1项、一等奖27项、二等奖83项、三等奖178项。我校在这次评奖活动中共有6个项目获奖，其中一等奖1项、二等奖3项、三等奖2项，分别是：
    (1). 李校堃教授等主持的项目“一类新药重组人酸性成纤维细胞生长因子的开发与应用”荣获一等奖；
    (2). 庞素琳等教授主持的项目“公司财务困境预警系统及其神经网络技术”荣获二等奖；
    (3). 刘应亮教授等主持的项目“新型长余辉发光材料的探索、性能及机理”荣获二等奖；
    (4). 王存川教授等主持的项目“颈部无疤痕的腔镜下甲状腺手术的应用研究”荣获二等奖；
    (5). 钱清泉教授等主持的项目“电气化铁路串联电容补偿装置的研制”荣获三等奖；
    (6). 李明玉教授等主持的项目“硫铁矿烧渣生产新型高效复合聚铁混凝剂PISC及应用”荣获三等奖。
     “公司财务困境预警系统及其神经网络技术” 项目简介：
    公司财务困境预警问题的研究是信用风险分析领域中的一个研究热点。信用风险分析是一个世界性的问题。从60年代开始，美国与欧洲许多国家的研究者们已经开始进行信用风险分析的研究。20世纪90年代末亚洲金融风暴之后，全世界又兴起了打破旧的信用风险分析方法，重新建立一套新的信用风险分析方法的热潮。随着外部经济环境的变化和金融工程技术的不断发展，西方金融界在银行信贷信用风险度量技术方面取得了巨大进展，已经发展出了许多度量信用风险的方法和模型，商业化进程也得到空前发展。而我国在这一领域的研究起步非常晚，直到20世纪90年代中期，大多数的研究还停留在定性分析和定量分析的统计学方法上。20世纪90年代未，神经网络BP算法技术引到了我国银行业用于信用风险分析，庞素琳教授便潜心进入这一领域研究。8年多来，她系统、全面、科学地研究了统计分类方法、神经网络技术和支持向量机学习算法在我国信用风险分析中的应用，并具体建立了10种不同的信用风险分析模型：①. 5种神经网络方法：多层感知器、BP算法网络、径向基函数网络、概率神经网络和自组织竞争网络；②. 4种统计分类方法：多元判别分析模型、Logistic回归模型、模糊动态聚类方法和决策树算法；③.支持向量机学习算法，并利用这10种不同的模型来对我国部分上市公司和部分贷款企业进行信用评级、公司破产预测和财务预警分析，对两类模式（好、差）分类的准确率达到99%以上，对三类模式（好、中、差）分类的准确率达到97%以上，其中径向基函数网络、自组织竞争网络和概率神经网络等是首次引入研究我国信用风险分析的。2005年出版了专著：《信用评价及股市预测模型研究及应用――统计学、神经网络及支持向量机方法》（科学出版社），2006年初开发了应用软件“神经网络财务预警系统V1.0”，获得计算机软件著作权。目前与顺德信用社建立了产学研体系。庞教授在我国信用风险分析的模型与方法研究及在推动我国信用风险分析的商业化进程都作出积极的贡献。
    本成果处于国内先进水平，部分研究成果达到国际先进水平。
    庞教授从2004年开始带硕士研究生，目前在已毕业的10名硕士研究生中，有7名硕士生的毕业论文评上校级优秀硕士毕业论文，他们是：
        2006届：曹定州、阮坚
        2007届：刘维泉、唐楚芸
        2008届：雷乐、巩吉璋、杨广宇
    目前，庞教授正致力于银行贷款四级分类（正常、逾期、呆滞、呆帐）和五级分类（正常、关注、次级、可疑、损失）的模型和算法研究。