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41.
投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.  相似文献   
42.
以上证50ETF期权为研究对象,重点分析上证50ETF的隐含偏度与市场情绪之间的关系。与以往的相关研究不同,对于可能引致期权隐含分布左偏的市场情绪进行了分解,通过对所分解的情绪成分及其与左偏分布特征的关系进行实证检验,重点研究了情绪中的非理性成分在原生市场和衍生市场之间的跨市场传递,以进一步探究出影响市场稳定性的根源。研究表明:上证50ETF隐含分布的左偏程度与市场中的非理性情绪紧密相关,具体而言,非理性情绪越高涨,隐含分布越是呈现左偏;并且,在对已实现波动率、期权相对需求等变量加以控制以后,结论依然成立。这意味着,现阶段,仅从我国ETF期权市场中提取关于ETF未来预期信息的想法不可行。  相似文献   
43.
研究了一类具有Beddington-DeAngelis发生率的随机SIQS传染病模型,通过构造合适的Lyapunov函数,运用伊藤公式,得到了传染病的消亡和遍历性平稳分布存在的充分条件,结果表明大的白噪音强度可抑制疾病的爆发,最后通过数值模拟验证所得结果.  相似文献   
44.
45.
大学生党员不但是党的接班人,更是我们国家和民族的希望。作为大学校园中的一个优秀团体,学生群体中的精英,大学生党员应以其优良的作风在班级建设中发挥模范带头作用。加强党员队伍建设既离不开对大学生党员的培育,也离不开大学生党员的支持与努力。大学生党员的培育不但能促进校园的和谐,对于优秀班集体的建设同样起着积极的作用。该者阐述了当前大学生党员在班级建设过程中的工作现状,分析了出现这些问题的具体原因,并针对如何提高大学生党员在班级建设中的积极性提出了几点建议。  相似文献   
46.
近年来,随着中亚国家国际战略地位的提升,国内加大了对中亚国家政治、历史、经济、文化等领域的研究力度,学者们对中亚文献的重视程度亦与日俱增,在了解国内中亚文献分布和收藏情况的同时,从宏观上了解中亚文献信息资源在国外的分布情况,同样具有重要的指导意义. 从地理区域和收藏系统两方面介绍了国外中亚文献的分布情况,以期为广大学者在该领域的研究提供参考.  相似文献   
47.
自上世纪60年代人类发现月球辉光以来,月尘研究成为世界上许多科学家关注的焦点。此类研究既包括月尘分布这样的宏观研究,又需要通过像带电粒子运动这样的微观研究透视月尘运动的本质。本文通过分析月球地质运动、小天体撞击溅射等月尘可能的产生原因,利用嫦娥等探月数据对月尘的可能分布情况进行简要推断及阐述。  相似文献   
48.
对外汉语教学的目标是培养学生的交际能力,句子情感信息的理解和表达是初级阶段交际能力培养的重要内容。以国家汉办公布的新HSK试卷文本和6套经典对外汉语教材为语料基础,以句子为单位,对语料的情感信息进行人工标注,计算情感句在不同类型语料中的分布,并进行了对比分析。结果显示,句子中显示积极评价态度、表达"吃惊/怀疑"、"关心"情感类别的频率最高,分别为38.62%、10.18%、9.31%,在情感句中非常显著。此外,还从每个情感句中抽取了情感词、短语和句式,分析其组合方式以及分布规律,发现在表达消极的情感时,多使用"否定词+积极情感词"的表达方式,相关数据和结论可为汉语国际教育领域情感句研究以及新HSK备考提供参考。  相似文献   
49.
通过研究实习期定向医学生的敬业度情况并分析管理对策,以提高实习期定向医学生的实习效果。对200名实习期定向医学生运用盖洛普Q12调查表对其敬业度进行调查,根据测评内容调整定向医学生的管理政策,据此不断改进,达到最佳管理效果。干预后6个月再次进行调查,比较干预前后实习期定向医学生的盖洛普Q12敬业度得分情况。针对盖洛普Q12表相关内容,对满意度低的项目进行了重点管理和改进,实习期定向医学生的盖洛普Q12满意度不断提高。干预前后实习期定向医学生敬业度得分比较差异有统计学意义(P0.05)。在实习期定向医学生管理中运用盖洛普Q12分析方法,能提高实习期定向医学生的敬业度。同时也能更好地促进医院管理者人本精神的培养及提高医院的管理效果。  相似文献   
50.
巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.  相似文献   
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