公司债券违约率的结构化模型研究

采用期权定价和违约率函数的结构化处理方法建立估计公司债券违约率的模型，应用美国国内公司的整体数据给出了将模型具体化的处理方法，得到一个带马尔可夫链的违约率函数。根据实证数据的初步检验，该函数的拟合效果比较理想，可用于估计一般性上市公司群体的债券违约率。文中的处理方法具有良好的可行性，只要拥有模型必需的股权价值、债务价值和违约率的数据，就能按照该方法将模型具体化，拟合出违约率函数，并由此来估计公司债券的违约率。     

教育类课程实施的缺失及其保障策略

教育类课程是未来教师获得教育理论知识和教育能力的核心课程。但目前高师教育类课程的实施中存在着管理混乱,形式单一,教师素质不高等问题,严重制约着教育类课程目标的发挥。为此,本文从管理理念、管理体制、课程比重、师资建设、教学活动、实践活动等方面提出了教育类课程实施的保障策略。     

医学类专业学分制人才培养方案的改革与实践

本文介绍了泸州医学院新一轮学分制培养方案的特点,并讲述了从2004年第一次试行学分制到现在,学校对人才培养方案所做的改革和实践。     

论我国会计诚信危机及化解

针对全球范围内爆发的会计诚信危机,探讨了我国会计诚信危机产生的原因,并提出了化解的策略.     

教学效果测试统计分析系统的研究和开发

教学效果测试统计分析系统是对教学效果测试数据统计的分析说明,它通过原始数据的输入来计算若干参数指标,包括信度、效度、各题的难度和区分度等参数。     

信用社小额信用贷款的经济学分析

本文对信用社小额信用贷款在抵押担保方式和政府职能定位方面较传统信贷方式所具有的创新性进行了分析，并进一步指出并分析了信用社小额信用贷款所存在的缺乏内生增长机制和难以做到规范化运作两大问题。     

学分制模式下网上选课系统的算法探析

随着高校学分制的推广，网上选课已成为教学教务管理的1个重要部分。学生可以通过网络在任意时间、任意地点进行选课。但是由于目前高校教学资源比较紧张，对课程的修读人数、修读务件都有限制，在选课筛选中加入公平算法是非常必要的。由于学校管理模式不同、课程类别不同，选课算法的公平规则也不同。本文综述了学分制模式下网上选课系统的几种公平筛选算法，并对它们进行了分析和比较。     

关于学分制条件下实行导师制管理的几点思考

从作为学分制导师的切身实践出发，介绍了长春大学学分制教学管理模式下实行导师制管理的基本内容、运行现状、存在问题及如何做好导师工作的对策思路。     

银企信贷重复博弈的模型分析

银企关系的稳定与否最终体现在信贷关系上，在信息不对称的前提下，基于企业对其声誉的考虑，本文论述了银企信贷重复博弈的理性选择路径，从而最大限度地预防和解决银企单次信贷博弈的负面作用和影响。     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.