有限元方法在可转换债券定价中的应用

可转换债券是中国证券市场近期的热点之一．可转换债券结构复杂，文中基于相机权益分析方法，建立了可转换债券定价的控制方程，以边界条件的形式考虑了转换条款、赎回条款和回售条款对其价值的影响．利用Ritz—Galerkin方法，导出了定价模型的有限元求解格式．通过数值算例讨论了赎回条款、回售条款对可转换债券价值的影响，并且对鞍钢转债的定价作了实证研究．     

可转换债券核算方法分析

随着市场经济的发展，可转换债券已开始被企业用作一种筹集资金的方法。但在账务处理中是否应反映转换权，一直存在分歧，试图通过各种账务处理方法的理论依据，优缺点进行对比分析，确定合理的会计操作过程。     

RBF神经网络在公路工程GPS高程转换中的应用

结合公路工程实例,通过RBF神经网络模型与二次曲面拟合、三次曲面拟合的对比分析,表明RBF网络进行GPS高程转换是可行的,且具有良好的精度。     

RBF神经网络在公路工程GPS高程转换中的应用

结合公路工程实例,通过RBF神经网络模型与二次曲面拟合、三次曲面拟合的对比分析,表明RBF网络进行GPS高程转换是可行的,且具有良好的精度.     

论债券投资和债券发行的对比教学法

本文作者通过实例论述了债券投资和债券发行的对比教学法,它对使学生较为容易地理解债券投资和债券发行的基本概念。     

随机市场利率的债券定价

在分析传统的收入资本化定价法的基础上，对市场利率的行为作了市场利率的波动服从一扩散过程（布朗运动）的随机性假凤；运用套期保值和套利定价的方法，推导了贴息债券和附息债券的定价程；分析表明它们的价格方程均为偏微分方程，与Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ的期权定价方程有相同的结构。     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

电子商务信用风险预警问题研究

随着物流水平的提高和电子商务技术安全的完善,它们不再是制约电子商务发展的重要问题,而今信用风险问题成了制约电子商务发展的瓶颈,本文采用了规范研究和实证研究相结合的研究方法。在对国内外研究现状及现有风险预警理论进行综述的基础上,构建电子商务信用风险的预警指标体系,建立电子商务信用风险预警的Z-Score模型,而提出了企业应对不同风险状态的预警对策。     

我国商业银行信用风险及其防范

商业银行不仅是经营货币的企业,更是管理风险的企业。加入W TO以后,我国银行业面临前所未有的严峻考验,较大的信用风险已成为我国经济运行中的很大隐患,对我国的经济稳定和金融安全构成了极大的威胁。本文将集中探讨我国商业银行信用风险及其防范的若干问题。     

关于债券组合久期计算的改进方法

分析了实践中最常用计算债券组合久期方法的不足，通过有效地应用泰勒展开式得到了计算债券组合久期的改进方法。该方法在计算债券组合久期时，只需知道债券组合中各种债券的收益率、权重、久期和凸性等信息。数字实验表明，该方法的计算精度明显优于常用方法，而且还具备很好的实用性。     

基于RBF人工神经网络的空间插值

根据RBF网络能以任意精度逼近任意函数这一特性,将RBF网络应用于空间插值,认定地表空间坐标的空间分布可以用一复杂的非线性函数模拟。该函数是由多种因素综合作用的结果,如果以各因素为输入、对应空间坐标值为期望输出,对网络进行训练可对地理要素的空间分布进行模拟。试验表明,神经网络应用于空间插值是可行的。     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...     

风险感知视角下弹性停车激励机制泊位定价方法

以弹性停车激励机制为背景,应用条件风险价值函数刻画个体共享泊位的风险感知特征,提出基于风险感知收益最优的泊位定价方法,探究共享停车供需关系对最优租赁价格的影响规律,并以美国加州大学伯克利分校为例,灵敏度分析各关键参数对共享停车政策效能的正负导向效用.研究表明:基于风险感知收益最优的泊位定价方法能根据外部停车需求约束差异...     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.     

投资组合风险测算的风险价值方法

指出了传统方法求投资组合风险价值（VaR)的缺点,考虑用价格比的对数定义的几何收益率来计算投资组合VaR值,建立了投资组合风险VaR测算估计方法,并阐述了VaR方法的局限性。     

浅埋暗挖地铁车站的安全风险控制技术

为了控制暗挖施工带来的环境风险,提出了以控制地层变形为核心,以保证既有结构安全为目的的风险管理体系.该体系包括：既有结构现状评估、施工影响预测、控制方案制定、监测反馈及工后评估与恢复,在目前国内最大的暗挖地铁换乘车站——北京地铁黄庄站得到了应用,从技术上保证了环境安全.根据监测数据,10号线双层段最终地表沉降全部控制在80 mm以内,其中控制在64 mm以内的测点占总测点数的93.6%;管线测点沉降值全部小于30 mm,最大差异沉降为1.123‰.表明风险控制中制定的控制标准是合理的,施工中采取的措施是有效的.