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金融市场全球化与创新加剧了市场的不确定性与波动性,现代资产负债管理理论与技术成为金融机构解决不确定性和多种约束条件下动态决策的主要理论工具。本文介绍了不同金融领域对资产负债管理理论的理解,梳理并评述了现代资产负债管理理论中的均值-方差下滑风险模型、离散时间多期模型、连续时间模型和随机规划模型,综述了现代资产负债管理理论在商业银行、保险公司以及养老金等不同领域的应用。 相似文献
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新时期我国商业银行资产负债管理--论自律性资产负债管理策略及组合优化模型 总被引：2，自引：0，他引：2
采用定性与定量相结合的方法，在对商业银行与一般企业的区别及其经营目标分析的基础之上，指出自律性资产负债管理是银行的必然选择，并利用财务管理相关知识和线性规划方法，以资产收益最大化为目标函数，以法律约束、法规约束和经营管理约束为条件，建立了资产负债组合优化决策模型，实现商业银行资产“三性”的平衡，从而有效解决了商业银行各种资产数量的优化配置问题。 相似文献
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一个动态化的利率期限结构模型群 总被引：5，自引：0，他引：5
本文在Ｈｅａｔｈ,Ｊａｒｒｏｗ和Ｍｏｒｔｏｎ理论框架内提出一个具有以一组状态变量发展为特征的动态化利率期限结构模型群;对其中的所有模型得到了仅依赖于两个状态变量的债券定价方法。 相似文献
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引进了一种全新的计量经济学方法——高斯估计法，并通过Gauss语言编程，使用国债市场短期利率数据，对单因素连续时间利率期限结构模型进行了参数估计，该方法与以前的估计方法相比，得出的结果都很显著，从而能更好地了解国债市场短期利率行为的特点。 相似文献
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文章回顾了科研项目管理的方法及存在问题，继而在分析用决策支持系统辅助科研项目管理的有效性的基础上，提出了一个科研项目管理过程中的决策支持系统的功能和结构模型。 相似文献
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通过对现有科研能力与管理能力研究理论和模型的综合分析，挖掘出科研与管理能力结构的综合特点，并提出了新的基于个体、团队和组织的科研与管理能力结构模型。 相似文献
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引进了一种全新的计量经济学方法--高斯估计法,并通过Gauss语言编程,使用国债市场短期利率数据,对单因素连续时间利率期限结构模型进行了参数估计,该方法与以前的估计方法相比,得出的结果都很显著,从而能更好地了解国债市场短期利率行为的特点. 相似文献
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在新的宏观经济背景下,科学的国债管理策略已经成为稳健财政政策的有效手段之一。本文假设,债务管理人的主要目是寻找最优的国债发行策略,在满足赤字率,国债负担率等约束条件的同时,最小化国债组合的期望利率成本。基于该假设,本文提出了一个随机优化模型,其中利率期限结构是一个Vasicek形式的随机过程。应用对利率期限结构的Monte Carlo模拟,本文将随机优化模型转化为线性规划问题。最后,本文对我国国债的最优发行策略进行了实证研究,比较了赤字管理方式和国债余额管理方式下的不同发行策略。结果指出,在国债余额管理方式下,应该加大短期国债的发行规模,同时限制长期国债的发行规模。 相似文献
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本文以新巴塞尔协议对资本约束的有关要求为背景,深入探讨了商业银行风险损失与其资本准备的关系。研究认为商业银行资产负债管理必须受到经济资本的约束,其非预期损失必须控制在经济资本范围以内,论文还引入VaR框架对商业银行资产负债管理和优化的资本约束条件作了定量分析,为在实践中计量和控制风险提供了具有较强操作性的方法。 相似文献
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应用层多播(ALM)作为IP多播的替代在互联网中得到广泛的应用。提出一个新的基于优先级的动态分层应用层多播模型CDMP(The Classified Dynamic Model Based on the Priority in Application-Level Multicast),模型通过对不同性质的结点的分层来搭建整个架构,通过分域将性质接近的结点放在一起以保证数据传输的效率和数据共享的公正性,并且减少了结点寻找路由的代价,加快了当结点失败时的路由修复速度。通过分析和仿真实验证明,CDMP协议具有良好的上述性质。 相似文献
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Chuan Chen Rui Li Lin Shu Zhiyu He Jining Wang Chengming Zhang Huanfei Ma Kazuyuki Aihara Luonan Chen 《国家科学评论(英文版)》2020,7(6):1079
Predicting time series has significant practical applications over different disciplines. Here, we propose an Anticipated Learning Machine (ALM) to achieve precise future-state predictions based on short-term but high-dimensional data. From non-linear dynamical systems theory, we show that ALM can transform recent correlation/spatial information of high-dimensional variables into future dynamical/temporal information of any target variable, thereby overcoming the small-sample problem and achieving multistep-ahead predictions. Since the training samples generated from high-dimensional data also include information of the unknown future values of the target variable, it is called anticipated learning. Extensive experiments on real-world data demonstrate significantly superior performances of ALM over all of the existing 12 methods. In contrast to traditional statistics-based machine learning, ALM is based on non-linear dynamics, thus opening a new way for dynamics-based machine learning. 相似文献
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Xiaole Zhang Yuying Shi Zhi-Feng Pang Yonggui Zhu 《Journal of The Franklin Institute》2017,354(11):4595-4614
In recent works several authors have considered the L1 fidelity term, the L2 fidelity term and the combined L1 and L2 fidelity term for denoising models, and they used the fast Fourier transform (FFT) algorithm which can only use periodic boundary conditions (BCs). In this paper, we combine the augmented Lagrangian method (ALM) and the symmetric Red–Black Gauss–Seidel (SRBGS) method to propose three algorithms that are suitable for different BCs. Experimental results show that the proposed algorithms are effective and the model with the combined L1 and L2 fidelity term demonstrates more advantages in efficiency and accuracy than other models with the L1 fidelity term or the L2 fidelity term. 相似文献
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Remedios Melero 《Biochemia medica : ?asopis Hrvatskoga dru?tva medicinskih biokemi?ara / HDMB》2015,25(2):152-160
Emerging metrics based on article-level does not exclude traditional metrics based on citations to the journal, but complements them. Both can be employed in conjunction to offer a richer picture of an article use from immediate to long terms. Article-level metrics (ALM) is the result of the aggregation of different data sources and the collection of content from multiple social network services. Sources used for the aggregation can be broken down into five categories: usage, captures, mentions, social media and citations. Data sources depend on the tool, but they include classic metrics indicators based on citations, academic social networks (Mendeley, CiteULike, Delicious) and social media (Facebook, Twitter, blogs, or Youtube, among others). Altmetrics is not synonymous with alternative metrics. Altmetrics are normally early available and allow to assess the social impact of scholarly outputs, almost at the real time. This paper overviews briefly the meaning of altmetrics and describes some of the existing tools used to apply this new metrics: Public Library of Science - Article-Level Metrics, Altmetric, Impactstory and Plum.Key words: altmetrics, article-level metrics, citation, social media 相似文献
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当代西方公民教育的模式 总被引：2，自引：0，他引：2
当代西方公民教育存在认知模式、情感模式和经验模式等三种模式。认知模式是通过课堂将公民知识交给学生;情感模式是培养学生作为公民的情感;经验模式是让学生通过民主参与,获得作为公民的经验。 相似文献
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西北干旱区水资源问题突出,全球变暖将进一步加剧其水资源短缺,研究未来气候变化对流域水资源合理分配和使用具有重要意义。本文利用CRU(Climate Research Unit)数据和DCHP（Downscaled CMIP3 and CMIP5 Climate and Hydrology Projections）提供的32个经BCSD降尺度的CMIP5（全球耦合模式比较计划第五阶段）模式气温数据,采用线性倾向估计、滑动平均、M-K(Mann-Kendall)检验及滑动T（MMT）等检验法,以西北干旱区典型流域开都-孔雀河流域为例,通过对1950—2005年的年平均气温、年平均最高气温与年平均最低气温3个指标的变化趋势及突变年份进行检测,评估各模式及模式集合平均对气温变化的模拟能力。研究结果表明：①12个模式能够准确模拟出1950—2005年流域内各气温指标的显著增加趋势,8个模式能够模拟出部分气温指标的增温趋势,但均低估了增温速率,集合平均也存在同样问题;②除FIO-ESM与MPI-ESM-MR能够准确模拟出气温突变时间外,绝大多数模式不能够准确模拟出。基于优选模式的集合平均PM-PLS和PM-EE对突变的模拟能力总体上优于单个模式,其中PM-PLS模拟能力更优;③对PM-PLS模式集合平均进一步评价,发现其能较好地再现流域气温线性趋势的时空变化总体特征,但仍存在增温速率低估的问题。采用气候模式进行未来气候预估仍需加强模式优选及多模式集合平均方法的深入研究。 相似文献