个人抵押贷款违约的相关性因素——基于Copula模型的研究

运用国内商业银行积累的大量数据,统计得到银行个人客户住房抵押贷款多年度、不同信用等级、不同身份特征、分行业和分地区的违约情况,进行非线性的拟合分析,并采用Copula函数度量个人客户违约之间的相关性及厚尾特征。研究表明,房屋价格、客户性别以及受教育程度等与违约概率相关性比较低,在考察的样本区间内,这些因素不显著导致违约发生。另外,信用等级、收入结构和抵押担保剩余额度是影响个人违约决策的重要变量。所采用的模型在个人住房抵押贷款定价与风险管理中获得较好效果,银行可以根据违约状况的变动制定动态利率,随时准备弥补损失。     

基于SFA模型的河南省粮食产量时空变化及投入要素影响

[目的]粮食问题影响着一个国家的国民经济发展和人民生产、生活,农业在整个社会生产活动中占有重要地位,河南省是全国农业大省,对河南省粮食产量进行分析具有重要的现实意义。[方法]以2005—2015年河南省各县粮食产量和投入要素为研究对象,将研究数据面板化,利用线性相关、随机前沿生产函数模型、脱钩分析等方法,运用ArcGIS 10.1、Eviews 8.0和SPSS 19.0等软件,对河南省各县粮食产量时空变化、投入要素影响程度和脱钩效应进行分析。[结果]模型运算结果表明文章选用模型效果较好,能够反映粮食产量的时空变化以及其与投入要素之间的关系,且符合河南省粮食产量实际情况。研究结果表明:(1)从时间上来看, 2005—2015年河南省粮食产量总体呈线性上升趋势;(2)从空间上来看,河南省中部、北部、东部和南部粮食产量较高,西部受地势因素影响粮食产量较低;(3)粮食产量与化肥施用折纯量、粮食播种面积、农民经营性收入、农药施用量、农业机械总动力和乡村农业人口呈正相关关系,与农村用电量呈负相关关系;(4)化肥施用折纯量、农村用电量、农药施用量存在脱钩效应,粮食播种面积、农民经营性收入、农业机械总动力不存在脱钩效应。[结论]应保持目前粮食播种面积不变,提高农业机械总动力,突出投入要素的影响,同时对河南省各县进行区域功能定位。     

基于SD模型的诸城市农业结构仿真优化研究

［目的］预测2017—2035年诸城市农业结构的变化趋势,对农业结构进行多情景优化仿真,提出优化调整建议。［方法］文章以山东省诸城市作为研究对象,将农业结构划分为种植、种养结合和加工休闲3个子系统,选取56个指标,运用多元统计回归分析等方法构建41个方程,建立农业结构系统动力学（System Dynamics,简称SD）模型,运用Vensim—PLE软件进行仿真优化分析。［结果］SD模型预测结果表明,到2035年,粮食作物播种面积1105万hm2,总产量8037万t,经济作物播种面积652万hm2,总产量15203万t; 生猪出栏量达到29615万头,家禽出栏量1105 231亿只,畜禽粪污利用率8792%; 农业总产值达到25132亿元,休闲农业产值6134亿元,食品加工业产值1 25263亿元。假设种植业生产中的农业科技投入增加2个百分点, 2035年粮食作物产量较优化前增加576万t; 经济作物产量较优化前增加2814万t; 假设有机肥施用补贴增加3个百分点, 2035年畜禽粪污利用率较优化前提高762个百分点; 假设农产品加工业的研发力度和科技投入增加1个百分点, 2035年食品加工产值较优化前增加73521亿元; 农产品加工业产值占农业总产值比值由优化前的325：1达到41：1。［结论］为进一步推进诸城市农业结构调整,迫切需要加大农业科技投入,完善有机肥扶持政策,培育种养结合新型经营主体,重点扶持培育加工龙头企业,发展现代化休闲农场,促进农业产业融合发展。     

基于CLUE-S和GMOP模型的青龙满族自治县土地利用情景模拟

[目的]对青龙满族自治县未来土地利用格局进行多情景预测模拟,并探索土地经济和生态综合效益双提升目标下的土地利用发展格局,以期为区域土地资源优化配置和国土空间规划的编制提供参考。[方法]基于土地利用现状数据和社会经济统计资料,分别利用CLUE-S单模型、灰色多目标优化(GMOP)+CLUE-S模型对研究区进行了土地利用情景模拟。[结果](1)所选驱动因子对土地利用类型的解释能力较好,ROC值均大于0.7,满足Auto-Logistic回归要求,模拟检验的Kappa系数为91.03%,模拟效果比较理想;(2)到2020年,基于CLUE-S单模型的自然发展情景,研究区建设用地扩张占用耕地和林地现象突出,土地经济效益提升较大,但生态效益却呈现负增长;基于GMOP+CLUE-S模型的多目标优化情景,研究区建设用地扩张趋势得到控制,耕地、林地面积有所增加,未利用地得到较大程度开发,实现了土地经济和生态效益双提升,分别比2015年提升了3.12%和1.96%。[结论]GMOP+CLUE-S模型能够发挥两个模型各自在结构优化和空间分配方面的优点,有利于实现区域土地利用数量结构、空间布局和综合效益的协同优化。     

随机利率影响下信用风险的Monte—Carlo模拟

在前人利用马尔科夫链表示公司信用等级的基础上,将信用等级和随机利率引入离散时间的信用风险模型中,从而提出随机利率影响下的新的信用风险模型。就上述模型,对不同初始信用等级、初始盈余以及不同时刻的破产概率进行Monte—Carlo模拟,并讨论了相同条件下初始盈余与破产概率、初始信用等级与破产概率以及时间长短与破产概率之间的相互关系。     

面向新工科的飞机燃油系统虚拟仿真实验设计

在教育信息化改革的背景下,结合“新工科”建设、AABI(国际航空认证委员会)认证和民航行业发展等需求,构建基于虚拟仿真技术的实验教学体系,针对工程实际问题设计实验项目,以飞机燃油系统全流程维修为设计主线,通过建立人才培养目标指标点支撑矩阵,分析实验需求,优化实验设计,教学实施效果良好。     

Technology‐push,market‐demand and the missing safety‐pull: a case study of American Airlines Flight 587

Through a critical case study of the crash of American Airlines Flight 587, this paper draws upon ‘the Social Shaping of Technology’ (SST) approach to offer a reconceptualisation of the technology‐push and market‐demand model for High‐Reliably Organisations (HROs), providing support for a third factor, called here a ‘safety‐pull’. A safety‐pull is defined as organisationally supported reflexivity in which technology innovators and frontline operators collaborate to consider the potential implications of adopting new technologies in HROs and the complex ways this change may impact human operators' work performance, often in risky and unanticipated ways. In contrast to accidents occurring solely as the result of individual operator error, analysing the safety‐pull provides a way to tease out the wide range of factors that can contribute to HRO failures and offers a new SST perspective through which to examine high‐risk operations.     

矿井通风三维可视化系统及优化

系统建立了三维仿真框架,建立了三维空间属性模型和非空间属性模型,分别对空间数据和非空间数据进行储存和管理。并建立了Hardy-Cross迭代模型和离散反馈型神经网络模型优化通风网络模型。并以C#语言来实现系统的功能。     

Model Comparison for Temperature-Based Weather Derivatives in Mainland China

Abstract:

In this paper, we provide a comparison of two models of temperature-based weather derivatives. The Alaton et al. model (2002) and the continuous-time autoregressive (CAR) model of Benth et al. (2007) are applied to temperature data from twelve cities in China. The objective is to determine which is the better model for temperature derivative modeling in Chinese cities. We found the CAR model to be more accurate in terms of normality of residuals and smaller relative errors. However, the shortcomings of both the Alaton et al. model and the CAR model are revealed in this study as well.     

Bond Pricing with a Time‐Varying Price of Risk in an Estimated Medium‐Scale Bayesian DSGE Model

New Keynesian model in which households have Epstein–Zin preferences with time‐varying risk aversion and the central bank has a time‐varying inflation target can match the dynamics of nominal bond prices in the U.S. economy well. The model generates a large steady‐state term spread and its fitting errors for bond yields are comparable to those obtained from a nonstructural three‐factor model, and one‐third smaller than in models with a constant inflation target or risk aversion. Including data on interest rates has large effects on variance decompositions, making investment technology shocks much less important than found in other recent papers.