高职院校实施学分制及弹性学制的实践探索

高职院校实行学分制是适应经济建设、社会进步和个人发展的重要举措。如何针对高职院校学分制实施中存在的问题，并采取有效的措施，是保证学分制全面实施、提高办学质量的关键所在。基于高职课程实施学分制的弹性学制可行性分析，探索课程质量与分类、课程选修、学分互换、课程考核、学籍管理等方面教学模式的创新与构建。     

浅论西部高校贫困生比例偏高的成因及对策

受西部整体经济落后等因素的影响,西部高校贫困生比例持续偏高等问题引起了社会的广泛关注。同时由于政府的资助机制还不健全,使得部分扶贫资金没有落到实处,严重阻碍了高校扶贫工作的开展。基于此种现状,本文认为将西部高校贫困生进行分类,从高校改革和提高贫困学生自身素质两方面入手解决具有重要意义。     

白盒测试之基本路径测试技术探析

结合教学过程中的内容,分析了白盒测试技术中覆盖率较强的测试技术——基本路径测试方法的相关概念,阐述了利用基本路径测试设计测试用例的过程,最后通过实例说明基本路径测试方法的使用.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

用约化方法对可展期的企业债券定价

可展期的企业债券是指企业在债券到期日有权根据当时的利率水平决定是否以同样的收益率将债券到期日延长,它可使企业规避利率风险,但是延展期内投资人要承担企业破产的风险,为此,必须给债券投资人以补偿.文中用约化模型处理企业违约风险,在随机利率下,用偏微分方程的方法给出了可展期的企业债券定价的公式,并讨论了它与普通企业债券在收益率上的差异.     

信用攸关的利率互换的定价

在约化方法的框架下,针对实务界出现的一种新型信用衍生产品--信用攸关的利率互换(credit contingentinterest rate swap,CCIRS),以偏微分方程(partial differentialequation,PDE)为方法,利用对冲原理建立了定价模型.之后分别利用显式和隐式差分对模型进行数...     

基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索 ——以制造业上市公司为例

针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从"数据"层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合"算法"层面对Lasso...     

基于支持向量机的信用评估模型及风险评价

运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析.     

预期短缺ES估计的稳定性分析

在风险管理中,风险量度估计的稳定性对金融机构的经济资本确定及风险分配起着重要的作用.本文从预期短缺(ESα)估计的稳定性角度分析重要性抽样技术和Monte Carlo模拟在估计信用资产组合ESα方面的差异.结果表明,由于组合损失分布尾部事件的稀有性,与传统的Monte Carlo模拟方法相比,运用重要性抽样方法估计的ESα比较稳定,且生成的风险贡献能够明显地体现出资产间不同的风险特征.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.