基于预留的信息物理融合系统动态内存分配方法研究

信息物理融合系统(CPS)是一种深度嵌入式分布式实时系统,时效性是其关键属性。由于CPS的节点中内存资源有限,当多个实时任务并发执行竞争内存时,将导致任务错过截止期,严重影响CPS的时效性。针对该问题,提出了基于预留的动态内存分配方法。通过为并发执行的实时任务分配私有预留内存块和共享预留的内存块的方法,对内存进行高效管理,有效避免了任务竞争内存资源导致的系统时效性下降的问题。实验结果表明,在有限的内存资源环境中,提出的CPS动态内存分配方法有着更低的截止期错失率以及更高的系统稳定性。     

非均衡数据的债券违约预警研究

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本,将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析,针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型;从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标,运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点,将...     

非均衡数据的债券违约预警研究

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本，将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析，针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型；从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标，运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点，将特征提取mRMR方法引入债券违约领域，得出长期负债率、资本收益率、成本费用利润率以及股权比例这4个变量作为债券违约的最终预警指标，在此基础上运用AdaboostSVM模型进行风险识别。研究结果表明：在建模过程中克服了样本非均衡化问题使得分类精度显著提高，同时通过解决高维数据冗余问题，识别违约债券的准确率进一步提高，反复验证表明该模型具有较强的稳健性和有效性，具有一定的应用价值。     

银行系统性风险多渠道形成机制及测度研究

考察资不抵债与流动枯竭叠加作用下,银行债务违约、流动性挤兑和资产减值抛售相互渗透、相互强化的系统性风险多渠道形成机制,动态模拟房地产贷款违约冲击下的风险传染演化过程.对2012-2020年我国38家银行进行研究发现:第一,银行体系能充分吸收房地产贷款违约初始冲击,系统性风险主要产生于银行去杠杆行为导致的多渠道风险传染过程中.资产减值抛售对系统性风险影响较大,债务违约和流动性挤兑对系统性风险的贡献较小.第二,资不抵债与流动性枯竭是银行风险传染的主要形式,两者的叠加效应持续放大系统性风险.银行体系流动性枯竭较资不抵债更突出,但前者影响呈下降趋势,后者逐年凸显.第三,系统性风险释放在重度冲击下呈现“即时性”,中度冲击下呈现“延续性”,轻度冲击下呈现“自我恢复”特征.第四,银行体系风险类型趋于复杂化,国有商业银行和股份制商业银行更容易出现流动性枯竭与资不抵债双重风险,且两者脆弱性和风险贡献度更突出;城市商业银行和农村商业银行多表现为双重风险或单一风险.基于研究结论,为我国银行系统性风险防范及金融监管提供政策建议.