基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法

本文在引入规则加权支持度概念后，提出了一种基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法－MDWRBR算法，实验结果表明，该算法能有效地过滤噪声，提高规则的挖掘效率。     

流动性风险调整的信用违约互换定价

根据实证文献对信用价差之谜的解答,构建了考虑流动性风险影响的可违约债券定价模型,分离了信用价差中所包含的违约风险与流动性风险,并在此基础上得到了流动性风险调整的信用违约互换定价.由于排除了流动性风险的干扰,实现了对信用违约互换更为精确的定价.利用中国企业债券市场数据,分别估计了考虑流动性风险影响和忽略流动性风险影响下的违约强度参数,并据此计算了两种情况下的互换价格.结果表明,忽略流动性风险会导致对高信用级别公司债券,特别是到期期限较短的高信用级别公司债券违约率的高估,进而造成信用违约互换初始定价的高估.     

基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制

针对当前吸气式高超声速飞行器自适应控制结果仅能实现误差渐近收敛于预设包络、神经权值在线更新存在计算爆炸、对机载资源过度占用的难题,提出了基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV 指定时间收敛自适应控制方法。首先,阐述了一种不依赖精确误差初值同时又能确保误差指定时间收敛的改进预设性能控制机制;其次,构建了用于FAHV 干扰辨识的相对阈值事件触发神经网络;最后,设计了相对阈值事件触发控制算法,有效降低了闭环控制器对通信资源的消耗,在非等周期信号传输的基础上实现了良好的控制精度。仿真结果表明,所提方法能够在低计算与传输资源消耗下对高度/速度参考信号实施指定时间跟踪。     

KMV模型在信用风险管理中的实证分析研究

现代商业银行在社会经济发展过程中,发挥着筹集融通资金、引导资产流向、提高资金运用效率的重要作用,然而,银行资产负债经营的独特性质决定了银行经营与风险相伴而生。信用风险管理不仅关乎着商业银行的生存与发展,更影响到整个金融体系的稳定,介绍了KMV模型的原理及计算方法,并借助MATLAB软件选取三个上市公司的经济数据实现KMV模型的实证研究工作,并对实证结果进行分析。     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

一个股权违约互换的定价模型研究

给出了一个股权违约互换(equity default swap)定价的结构化模型.假设标的股票价格满足一个几何双指数跳扩散过程,并且违约发生于公司股票价格首次低于违约阈值的时刻.通过引入Esscher风险中性测度,得出了风险中性测度下公司的违约概率的Laplace变换公式.然后,利用Gaver-Stehfest算法得出了风险中性违约概率.最后给出了基于双指数跳扩散过程的股权违约互换(EDS)的定价算法并进行了数值模拟.     

基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

基于粗集理论的缺省规则挖掘模型

提出了一种基于粗集的缺省规则挖掘模型 ,以利于在信息不完备情况下进行推理和决策 .该模型从已知决策系统出发 ,建立了处于不同简化层次上的一系列子系统 ,并将其作为简约格中的节点 ,然后推导出每个节点的规则集 .在应用模型进行推理和决策分析时 ,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配 ,然后按照某种评判准则得出结论 .这种模型可以很方便地根据给定的信息 ,从最符合的子系统中获得尽可能好的结论     

浅析翻译中的文化补偿策略——以《红楼梦》杨译本为例

翻译在跨文化信息交流中是一种重要的信息转化手段。由于文化的民族性和多样性特征，译者在翻译活动中难免会遭遇到文化缺省的现象，因此翻译时必须采取适当的补偿策略，才能使译文读者欣赏到原作所体现的异域文化。本文以《红楼梦》的杨译本为例来探讨翻译中的文化缺省现象及文化补偿策略。     

考虑交易对手违约相关的脆弱期权定价

探讨了脆弱欧氏看涨期权定价过程中存在的交易对手间违约相关问题.首先,提出了交易对手间环形违约相关情形与市场风险因素共存时,违约强度模型的构造.其次,利用绝对连续的测度变换方法得到了交易双方的联合违约密度函数.数值分析结果表明：当期权交易双方存在环形违约相关时,脆弱期权的价格要低于只考虑存在单边违约风险的情形,说明此种情况下的脆弱期权蕴含着较高的信用风险暴露.另外,模型对回收率的敏感性要强于已有模型.