案例教学法在金融数学专业数学分析教学中的应用

对数学分析课程教学中如何有效灵活地运用案例教学法进行了深入探索,详尽地论述了选取恰当的金融案例,利用多媒体等手段提高案例教学效果,实现案例教学中的师生互动等问题.     

同煤集团财务管理探析

从同煤集团面临的客观情况出发,运用财务数据分析了同煤集团财务管理现状,从现实的角度指出了同煤集团财务管理存在的问题,建议提高财务管理意识,加强财务信息化建设,建立科学的财务决策体制和有效的风险防范控制机制.     

基于混合储能的电网友好型分布式电源的控制策略研究

本文提出了一种由间歇式可再生能源发电系统、能量型和功率型混合储能系统组成的分布式电源的控制策略．该控制策略包括直流母线电压控制和交流换流器的电网自适应控制两部分．首先,本文提出了直流侧可再生能源发电及混合储能系统之间的协调控制策略,并利用直流母线电压分区控制和DC／DC变换器多运行模式归一化模型有效地实现了直流母线电压稳定及各种运行模式的平滑切换,优化了锂电池的充放电过程,提高了储能系统的技术和经济性能;其次,提出了基于电压源下垂控制的交流侧挟流器的电网自适应控制策略,引入了虚拟阻抗和自同步控制,提高了分布式电源的电网适应性,最后,通过PSCAD／EMTDC的建模仿真,验证了本文控制策略的有效性．     

欧盟第六个框架计划的经费管理及启示

欧盟第六个框架计划是世界上规模最大的多国科技合作计划。为了更好地达到其目标。欧盟委员会制定了完善的经费管理办法。本文介绍了欧盟第六个框架计划的支付方式、支付方式与项目类型的关系、资助金额(比例)与活动类型(研究活动、示范活动以及管理活动)的关系以及可采用的三种成本模式，并且提出了对我国科技计划经费管理的启示。     

基于MM5模式的大连近海地区风能资源评估

利用MM5中尺度气象模式和美国国家环境预报中心提供的1°×1°再分析初始场资料,对大连近海地区的风场进行了网格距为3km的高空间分辨率数值模拟,模拟时段为2000年全年.通过对比3个气象站风速的数值结果与站点观测结果,验证了该模式的有效性.对MM5模式的输出结果进行了后处理,得到了大连近海地区的年平均风速、年平均功率密度和年可利用时间等评估参数的等值线图,对大连市近海风能资源分布情况进行了分析.结果表明,大连近海地区风能资源较为丰富,具有较大的开发价值.     

大连金融服务外包业发展的对策

金融服务外包有助于金融机构节约成本、集中发展核心竞争力、改进服务与提高效率。大连有良好的服务外包业发展基础、大量软件人才,应在高新园区打造金融服务外包基地、积极探索＂产学结合＂的金融服务外包人才培养模式、大力扶持金融外包服务企业,促进大连金融服务外包业的发展。     

有机-无机能源矿产相互作用及其共存成藏(矿)

油、气、煤、铀同盆共存富集存在普遍,其形成、分布关联密切;有机-无机相互作用是多种能源矿产共存成藏(矿)的成因机理和联系纽带。有机油、气、煤所提供的强大的吸附作用、还原环境和络合作用等,对无机铀的沉淀、富集和成矿具有重要的积极作用。在烃类生成过程中,无机组分具有重要的催化作用,如铀因其特殊的原子结构,具有独特良好的配位性能,因而具有良好的络合催化及氧化还原催化特性。铀的存在,为生物的繁殖提供能量,使之勃发繁衍,利于优质烃源岩的形成;可导致烃源岩在温度较低阶段液态烃提前生成,并使总烃产量增加;同时在高温阶段可减缓有机质过度成熟,利于所生烃类的保存。铀应为低(未)熟油、气生成的重要因素之一。这种少量烃类的提前生成和运移,可使成岩早期阶段孔渗性能良好的储层较大范围变为亲油性,为后期大规模生成的油气运移和成藏创造了有利条件,使得即使是致密储层也有形成大规模商业油气藏(田)的可能。     

以提升就业能力为导向的独立学院金融专业应用型人才培养研究

论述了独立学院金融专业应用型人才培养要以就业为导向的原因,总结了独立学院金融专业人才培养就业导向性不强的具体表现和增强独立学院金融专业人才培养就业导向性的对策建议,得出了独立学院金融专业应用型人才培养必须以提升学生的就业能力为导向,重点培养操作型和销售型的应用型金融人才,使之与一本和二本学生在人才市场上错位竞争的结论。     

Incorporating textual and management factors into financial distress prediction: A comparative study of machine learning methods

Financial distress prediction (FDP) has been widely considered as a promising approach to reducing financial losses. While financial information comprises the traditional factors involved in FDP, nonfinancial factors have also been examined in recent studies. In light of this, the purpose of this study is to explore the integrated factors and multiple models that can improve the predictive performance of FDP models. This study proposes an FDP framework to reveal the financial distress features of listed Chinese companies, incorporating financial, management, and textual factors, and evaluating the prediction performance of multiple models in different time spans. To develop this framework, this study employs the wrapper-based feature selection method to extract valuable features, and then constructs multiple single classifiers, ensemble classifiers, and deep learning models in order to predict financial distress. The experiment results indicate that management and textual factors can supplement traditional financial factors in FDP, especially textual ones. This study also discovers that integrated factors collected 4 years prior to the predicted benchmark year enable a more accurate prediction, and the ensemble classifiers and deep learning models developed can achieve satisfactory FDP performance. This study makes a novel contribution as it expands the predictive factors of financial distress and provides new findings that can have important implications for providing early warning signals of financial risk.     

基于主动学习的资源优化分配方案研究

从实际应用的角度阐述分析了主动学习算法在资源优化分配中的应用问题,首先分析了主动学习的发展问题,并给出了主动学习的数学描述,在此基础上,重点以学生分班为例阐述了主动学习算法的应用问题。