流动性风险对我国应收账款资产证券化债券的定价影响

研究采用价格离散度、换手率和零交易天数比率三种债券流动性测度方法,分析流动性风险对应收账款资产支持债券定价的影响,发现控制信用风险和其他特征控制变量后,价格离散度和零交易天数比率对应收账款资产支持债券信用价差有显著正影响,换手率对应收账款资产支持债券信用价差有显著负影响。将应收账款资产支持债券发行规模作为流动性替代变量,实证发现债券发行规模越大、流动性越好,信用价差越小。投资者评估应收账款资产支持债券价值应考虑债券流动性、债券发行规模,市场要完善应收账款资产证券化产品信息披露机制,扩大应收账款资产证券化产品披露范围,丰富投资者类型,改进结算系统,引进做市商制度。

银行授信对公司债二级市场定价的影响研究

基于2015—2021年A股上市公司公开发行公司债的年度交易数据,运用多元回归模型,实证检验了银行授信对公司债二级市场定价的影响。结果表明:较高的银行授信额度能向投资者传递积极的信号,有助于降低公司债二级市场信用利差。进一步研究发现,当发债公司的审计质量较低或公司规模较小时,银行授信对公司债二级市场信用利差的负向影响更强,说明审计质量和公司规模可以有效调节银行授信与公司债二级市场信用利差之间的负相关关系。最后,基于上述结论,对监管部门、发债公司及投资者提出相关建议。

一类随机利率下的增额寿险

寿险中的利率随机问题,是近来保险精算研究的热点和重点问题之一。本文以即时给付的一类增额寿险为对象,对随机利率采用Gauss过程建模,研究给付现值及其各阶矩。

循证护理在甲状腺良性肿瘤手术患者中的应用

目的:探讨循证护理在甲状腺良性肿瘤手术患者中的应用效果。方法:将28例甲状腺良性肿瘤手术患者随机分为实验组和对照组各14例,实验组按循证护理的方法进行观察护理,对照组接受一般护理。结果:实验组患者平均住院日、等候手术时间及平均住院费用明显低于对照组(P<0.01),患者满意度和健康知识水平得分显著高于对照组(P<0.05)。结论:循证护理的实施能促进患者自理能力的恢复,缩短住院天数,减少医疗费用,提高患者的健康知识及满意度。

相关结构下的两重复合状态生命模型

研究在同单调相依结构下两重复合状态生命模型,比较了具有已知边际分布的二元分布相关序,得到了此相关结构下复合状态生命模型以及相应的剩余寿命随机变量的随机界.

最佳灾情巡视路线的数学模型

针对灾情巡视路线问题，通过地域分块的思路建立模型运用最小生成树、动态规划等模型成功地解决了分组数、时间、最佳路线等问题最后，对

基本养老保险的定量分析

从宏观经济的动态观点,提出了多层次的养老金给付体系,有效地克服了传统给付模型的不足.

改进AHP中判断矩阵一致性的一种新方法

提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法,即通过逐步修改原判断矩阵中的一对元素,并利用通用的一致性检验方法,使其一致性得到不断改进,最终达到一致性.并通过实验说明该算法简便。

一种快速生成k元de Bruijn序列的算法

De Bruijn序列是一类最重要的非线性移位寄存器序列.通过并置所有循环圈的周期约化，进而提出一种新的生成 k元 de Bruijn序列的算法.该算法每步运算可生成一列元素而不是一个元素，因此减少了运算次数，加快了生成速度，且在 n≥ 3和 k≥ 4时，这种算法能生成一大批 de Bruijn序列.

产生 2 元 de Bruijn 序列的一个新算法

ｄｅＢｒｕｉｊｎ序列是一类周期最长的伪随机序列。给出了二元ｄｅＢｒｕｉｊｎ序列的一种新的生成算法，该算法能产生２ＳＮ（ｎ．ｓ）个ｎ级２元ｄｅＢｒｕｉｊｎ序列，其中０≤Ｓ≤２ｎ－７２；当２ｌ－１＜Ｓ≤２ｌ时，Ｎ（ｎ，ｓ）＝ｎ－６－２ｌ－［ｎ－２ｌ－７ｌ＋１］－。

含利润目标和退保情形的总保费精算模型

本文在随机利率模型和随机死亡率模型的基础上给出了定价净保费的一个方法,并将利润目标和退保因素作为独立的随机变量纳入寿险总保费的计算中.

钢包底吹氩对电热合金Cr20Ni35非金属夹杂物的影响

本文主要研究了钢包底吹氩对Cr20Ni35合金中非金属夹杂物的影响。通过研究发现,吹入氩气流量为3L/min,吹氩时间控制在1.5min的精炼工艺可以降低产品中非金属夹杂物的总含量;减小夹杂物的尺寸;改善夹杂物的形貌。通过吹氩工艺生产的合金线材中长条状及带有突出锐角的夹杂物明显减少,夹杂物多为块状、球形。钢包底吹氩工艺生产的合金强度也得到了提高。

随机利率下扭曲Copula在联合寿险责任准备金中的研究

介绍了扭曲Copula函数,并将该类函数应用到联合寿险责任准备金中.同时考虑到保险精算函数中的不确定性,对Vasicek的利息力随机微分形式进行建模.在不同险种下给出联合寿险责任准备金的计算公式.

改进判断矩阵一致性的一种算法

层次分析法广泛应用于规划、预测和决策中,其核心是在单一准则下建立判断矩阵,但其一致性往往不能保证.给出一种算法,通过逐步修改判断矩阵的一对元素,使其一致性得到不断改进,直到达到预设精度要求.该算法的收敛性被证明并通过了实例认证.

有序样品聚类的全差异矩阵法

借助于任意两个样品之间的差异度和有序样品的全差异矩阵的概念,提出有序样品聚类的全差异矩阵法.聚类数和分割点可以容易地获得.通过例子说明了全差异矩阵法是简单、有效和准确的.

抗利率风险的保单设计

寿险公司面临的一个主要风险是利率风险,如何防范和化解利率风险应该是整个寿险业所需解决的一个课题。本文利用[1]中提出的同单调工具,针对寿险业所面临的随机利率的不确定带来的风险,有效地解决并降低了风险。

防止加药时引起液体内泡沫过多的方法

静脉输注是将大量液体直接输入静脉的方法，为了治疗各种疾病，常将不同药物加入液体内输注。在加入某些药物时，往往产生大量泡沫，特别是加入中成药制荆如生脉、参麦、双黄连等注射剂。在输注含泡沫液体的过程中，大量小气泡往往附着于输液器管壁，或随液体进入病人体内，对病人产生不良影响。

基于混合核函数FOA-LSSVM的预测模型

支持向量机(SVM)的核函数类型和超参数对预测的精度有重要影响。由于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入果蝇优化算法(FOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)参数进行全局寻优,提出了混合核函数FOA-LSSVM预测模型。结果表明,该模型较传统方法在电力负荷预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在预测中具有良好的实际应用价值。

半监督的改进K-均值聚类算法

K-均值聚类算法必须事先获取聚类数目,并且随机地选取聚类初始中心会造成聚类结果不稳定,容易在获得一个局部最优值时终止。提出了一种基于半监督学习理论的改进K-均值聚类算法,利用少量标签数据建立图的最小生成树并迭代分裂获取K-均值聚类算法所需要的聚类数和初始聚类中心。在IRIS数据集上的实验表明,尽管随机样本构造的生成树不同,聚类中心也不同,但聚类是一致且稳定的,迭代的次数较少,验证了该文算法的有效性。