汉语古诗词中缺省现象的认知解读和翻译策略

汉语古诗词往往通过设置空白激发丰富的言外之意。从认知的角度看,这些空白是诗人考虑到与读者共享一些知识而留在文中的缺省信息,也是读者在阅读过程中所激活的认知结构的空位,他们必须调用认知结构的默认信息(包括框架的默认值、脚本的隐含序列、隐含的隐喻源域或目标域、隐含的转喻次域或主域)填补空白才能获取其中的言外之意。在翻译过程中,译者须考虑到译入语读者的认知知识和文化传播的目的,采取明示或保留缺省信息的翻译方法,也就是认知默认值的显译或隐译策略。     

基于违约鉴别能力组合赋权的小企业信用评级——基于小型工业企业样本数据的实证分析

信用评级是衡量债务违约的可能性,因此评级体系要有违约风险识别能力,能够将违约客户和非违约客户显著地区分开.通过逼近理想点的思路,构建多目标规划模型求解最优的组合权重,并对中国某区域性商业银行1 814笔小型工业企业贷款进行实证分析.本文的创新与特色一是以非违约企业的数据到正理想点的距离代数和最小为第一个目标函数,以违约企业的数据到负理想点的距离代数和最小为第二个目标函数,构建多目标非线性规划模型进行组合赋权,在满足了“非违约企业的评价得分越高、违约企业的评价得分越低”要求的目标下得到最优的组合赋权的权重系数,使赋权结果保证了评级模型能够将违约企业与非违约企业最大地区分开.改变了现有研究的组合赋权脱离评价目的的弊端,改变了现有研究中违约与非违约企业的评价得分存在大量重叠、对两类企业的区分能力低的弊端.二是通过检验“违约企业的信用得分是否显著小于非违约企业的信用得分”的J-T非参数检验,验证信用评价模型的合理性.改变现有研究忽略对信用评价模型的合理性进行验证的弊端.三是经过实证,发现本研究建立的组合赋权模型的违约鉴别能力(Z=5.546)要高于现有研究的两种常用组合赋权模型、即基于方差最大的组合赋权(Z=4.298)和基于偏差最小的组合赋权(Z=5.182)     

商业银行集团客户统一授信额度的优化配置研究

企业集团是商业银行重要的贷款客户,商业银行面临企业集团的授信业务风险尤为突出。在结构化模型的框架下,考虑统一授信额度的约束,基于对违约风险控制和贷款收益管理的多目标决策,构建了企业集团成员企业授信额度优化配置模型。示例分析表明,在考虑不同目标重要性的前提下,使用如遗传算法等最优化求解方法,可得到对成员企业授信额度的优化配置方案,从而有助于商业银行积极主动的防范集团客户的信贷风险。     

Market-Based Credit Ratings

We present a methodology for rating in real-time the creditworthiness of public companies in the U.S. from the prices of traded assets. Our approach uses asset pricing data to impute a term structure of risk neutral survival functions or default probabilities. Firms are then clustered into ratings categories based on their survival functions using a functional clustering algorithm. This allows all public firms whose assets are traded to be directly rated by market participants. For firms whose assets are not traded, we show how they can be indirectly rated by matching them to firms that are traded based on observable characteristics. We also show how the resulting ratings can be used to construct loss distributions for portfolios of bonds. Finally, we compare our ratings to Standard & Poors and find that, over the period 2005 to 2011, our ratings lead theirs for firms that ultimately default.     

文化缺省的交际价值

文化缺省的成分对于异族文化的读者会产生关系的断裂和意义的空白。从跨文化交际的角度来看,译者的任务便是把一种语言的文化内容转换成另一种语言的文化内容,尤其是对出现了文化缺省的情况进行翻译补偿。     

城门失火殃及池鱼吗？来自债券违约的分析

近年来,我国债券违约事件频发,对债券市场的平稳运行造成威胁。以2020年11月永煤债券违约为外部冲击,从地区、行业、评级机构与承销商四个层面,基于2020年债券市场日度数据,利用事件研究法与双重差分模型分析了AAA级国有企业债券违约对债券市场影响的溢出效应。研究发现,永煤债券违约事件导致债券一级市场发行规模缩小与发行成本提升,并显著提高了二级债券市场存续债券的回报。从短期市场反应来看,违约事件造成的负面溢出效应(异常回报提升)同时存在于地区、行业、评级机构与承销商层面;从长期影响来看,违约事件导致的存续债券收益率提升的负面冲击仅在地区和行业间存在。异质性分析表明,违约事件对低承付能力地区、低市场竞争程度行业、由内资背景机构评级以及低声誉机构承销的债券负面影响更加显著。进一步检验发现,上述短期负面溢出效应在高等级(AAA)债券组中更加显著,并且评级机构的评价标准并没有受到该违约事件的影响,说明信用评级膨胀问题仍然严重。因此,监管部门应加强对债券市场的引导,从债券市场信息中介(评级机构与承销商等)角度采取措施来防范与降低债券违约风险。     

保障性住房违规出租问题的博弈分析和治理研究

近期出现的保障性住房违规出租问题严重影响了保障性住房政策的实施,危害了社会公平,成为了社会关注的焦点。本文从博弈分析入手,重点研究保障性住房违规出租问题的发生模式及治理机制。本文首先运用经济学的分析方法对该问题的成因进行了探究,构建了违规发生路径模型,指出市场利差是发生违规的源动力;接着运用合作博弈模型对该问题的管理制约因子进行了推导,指出了在政策中增补对违规承租者的违规惩罚将更有助于遏制违规出租现象。     

违约风险、银行信贷筛选与货币政策非对称效应

本文构建一个包含企业违约风险与银行信贷筛选的动态随机一般均衡模型,研究银行信贷筛选对货币政策宏观经济效应产生的影响。在参数校准的基础上,分析了货币政策冲击的长期效应与短期效应。研究结果显示：(1)无论是基于长期还是短期效应的角度,银行信贷筛选均显著抑制了扩张性货币政策对宏观经济产生的积极影响;(2)基于货币政策冲击的短期效应可以发现,银行信贷筛选降低了扩张性货币政策的实际效应,并且放大了货币政策对通胀的影响;(3)通过比较扩张性与紧缩性货币政策的脉冲响应可以发现,银行信贷筛选导致货币政策的宏观经济效应存在非对称性特征。福利分析的结果表明,相比无银行信贷筛选的情形而言,银行信贷筛选导致了整体社会福利的恶化。     

关联理论照应下的英汉姓名翻译中的文化缺省与补偿

基于关联理论,文章探讨了英汉姓名翻译过程中文化意象传递时出现的文化缺省现象,总结了英汉姓名翻译中导致文化缺省的因素。文化缺省应该补偿,补偿方式应灵活选择,以寻找最佳关联,传达原文意图,尽力使译文受体欣赏到原语所特有的异国情调和文化内涵。     

美国金融危机初始因素的敏感性分析——基于KMV模型

利用住房抵押贷款的基本定价模型及美国金融危机时期各相关变量的实际数据,对美国金融危机中的房价、房价波动率及利率三个直接初始因素进行敏感性作用力度弹性分析,探讨了房价、房价波动率及利率三个直接初始因素对住房抵押贷款价值与信用风险的敏感性与作用机理。