投资组合动态VaR预测模型和预测精度评价

采用4种Backtesting检验方法,检验22个常态和时变投资组合动态VaR预测模型的风险预测精度,发现GJR_GPD_TV_Copula具有最高的投资组合风险预测精度,GJR_GPD_Copula的拟合、密度预测和组合风险预测精度都要高于GJR_SKST_Copula,且Copula模型的组合风险预测精度分别与拟合精度和密度预测精度存在较弱的正相关关系.     

强制性社会背景、公共舆论法庭与价值共识的形成——边沁舆论思想及其现代启示

边沁坚信舆论具有塑造共识的力量，这种共识源于人们之间的自由沟通参考了群体中的现有道德标准的影响，即公共舆论法庭的道德制裁这一事先存在的强制性社会背景因素。它渗透到了个人意见与集体意见的交换之中，成为个人深思熟虑判断的基础；它有助于促进人们的理性论证与说服，反思政治与法律领域的意志强制，从而弥合分歧形成新的共识；它还导向了人类审慎的自利与利他的同感动机，是创造共同体共识的重要因素。同时，边沁也清醒地意识到，舆论是一个非常复杂的社会交流过程，它依赖于自由交流的社会背景，取决于社会形态的成熟程度及人们的沟通质量，因而可能经历反动与分裂阶段，但是共识会不断地试图重申自己并塑造新的道德制裁（共识）。从历史来看，它是一个艰难的公共启蒙与文明演进过程。     

学习优异的女儿“剑走偏锋”

一读初一的女儿放学回家,交给我两张纸。一张是期中考试成绩单,各科平均60分。一张是奖状,她在全市青少年武术比赛中获得螳螂拳女子组冠军。她刚放下书包就拿起三节棍,又要出门。我把成绩单"啪"地拍在桌子上,板起脸说:"你考试成绩这么差,还有脸出去疯,赶紧写作业。"女儿顽皮地说:"我是打遍天下无敌手的女侠,作业等我玩够了再写。"说罢,她冲我扮鬼脸,跑出了家门。     

浅析情景模拟面试的设计及运用策略

本文从论述情景面试的特点和步骤入手，提出了情景模拟面试的设计及运用策略。     

层次Bayes模型在抽样调查中的应用

在抽样调查中,经常需要估计总体中具有某一特征的个体单位的比例p,当我们所关心的这个比例很小,或者是样本量n很小时,通过样本得到的估计就不是很好。文章构造了层次Bayes模型,利用参数和超参数的先验分布推导出总体的后验分布,通过随机模拟了解比例p的大致分布情况。这种随机模拟的方法计算速度很快,而且准确性也较高。     

低压及欠平衡钻井中注气量对井内压力的影响

以多相瞬变流理论为基础,建立了井筒内气液两相流动模型,并对低压欠平衡钻井中注气量对井内压力的影响关系和规律进行计算和分析。计算分析结果表明,注气量对井内压力的影响除与注气量本身大小有关外,还与井深、井眼与钻柱结构尺寸、井内液相流量和性质等因素密切相关。单纯增大注气量并不一定就必然会导致井内压力的降低,这取决于所给条件下构成井筒内气液两相流体的静液压力和流阻间的平衡关系。介绍的模型及方法对确定低压欠平衡钻井过程中各相关参数、地面压缩机组的配置、以及设计方案等有一定指导意义。     

基于分位数分解的城乡收入差距研究

文章基于中国家庭金融调查(CHFS)的调查数据,分别利用分位数回归和分布函数分解的方法,检验了城乡居民收入水平的主要影响因素,分解比较城乡收入差距中城乡居民禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异的相对贡献.根据实证结果可以看到,受教育程度、职业性质等对城乡居民收入有显著影响,禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异都扩大了城乡居民收入,其中城乡居民禀赋特征构成差异的影响更大.     

情景模拟实训教学在礼仪课堂中的应用

随着社会的进步，教育方法越来越多元化、科学化、系统化，而情景模拟实训教学则是礼仪教学方法中的一个重要组成，本文就情景模拟实训教学在“旅游乘务”专业教学中的具体实施及注意事项进行了初步探讨。     

汽车侧围外板尾翼拉延成型工艺改善研究

为解决汽车侧围外板尾翼在拉延成型后出现起皱和开裂的问题，设计了3种造型方案.通过造型设计分析及Autoform模拟，对比3种方案，对原工艺进行整改和优化，得到了抬高造型台阶面的最优造型方案.该方案能改善进料速度、增加材料流动性，有效地消除开裂、起皱的缺陷，对同类和其他类似产品的冲压工艺设计具有参考意义.     

二项分布下基于鞍点逼近的总体成数置信区间的构造

面对总体成数置信区间的估计问题,可以采用二项分布下基于鞍点逼近的方法来构造总体成数的置信区间,这种方法为总体成数的区间估计提供了一种新的途径,将其和传统的区间估计方法比较,即正态近似法和枢轴量法进行比较。蒙特卡洛模拟和实例分析的结果为:在几种不同的置信区间构造方法中,小样本情况下,鞍点逼近方法构造的总体成数的置信区间长度相对较短,覆盖率最接近名义水平;大样本下,鞍点逼近方法整体表现最优。因此,可以得到鞍点逼近法对总体成数置信区间的估计较为精确,尤其是小样本情况下更为适用的结论。