基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型

极端风险对于银行资产配置至关重要,尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视,传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险,因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型,同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路,构建幂风险谱PSR （Power Spectral Risk）最小的目标函数对极端风险进行控制,即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足,也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景,并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数,以贷款组合的收益大于目标收益为约束,构建贷款优化配置模型,改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明：本文模型能够实现更高的收益风险比,即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。     

论我国产业结构优化问题

当前,在我国由社会主义计划经济体制向社会主义市场经济体制转换过程中,产业结构优化问题日益突出.这在理论与实践上急待着人们去探索解决的新课题.我们要走中国式的现代化通路,就必须达到产业结构的优化,使社会资源、劳动力得到合理而又高效的配置,这样才能建立起社会主义市场经济体制,使我国经济走上持续、稳定和均衡地发展的道路.     

新冠肺炎疫情背景下大数据课程线上教学探究——以《Spark编程基础》为例

新冠肺炎疫情给世界各国的经济和教育带来巨大挑战。作为国家战略性新兴专业,大数据专业的人才培养与培训相对滞后,此次疫情对大数据传统教学模式提出新挑战。为保证新冠疫情期间大数据课程线上教学的有序进行,深入探究高校大数据课程线上教学模式与实施方案,针对性地提出该课程线上教学方式改革举措,进一步拓宽大数据专业的课程建设思路,确保线上教学高质量发展,从而加快大数据专业人才培养。通过学生评教与教学督导反馈,教学效果良好。     

基于电商价格战的消费者线上渠道认知及选择意愿影响探究

在文献回顾的基础上,通过对消费者进行问卷调查,并运用数据分析软件对调查结果进行数据分析,数据的搜集采用大学校内定点拦截、校外便利抽样等方式。结果表明,价格不是竞争的唯一手段,仅靠价格大战获得发展不是长久之计,并且还会对消费者的线上渠道认知及选择意愿产生不利影响。在此基础上,提出了企业应注重消费者对于线上渠道的品牌认知,增进消费者对于网络购物以及线上渠道的信任,提升消费者的用户体验,而不仅仅是依靠各个平台之间的电商价格战来谋取发展。