通胀风险与跳扩散冲击下企业最优杠杆策略

通胀不确定性对企业投融资决策产生影响,进而影响到企业的最优杠杆策略及市场价值。在通胀不确定下建立企业杠杆的动态模型,利用随机微分方程刻画收益过程、短期债务和通胀变化等;进一步通过伊藤公式和动态规划原理推导出企业价值的哈密尔顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程;最后通过数值模拟分析预期通胀率和通胀波动率变化对股权价值、企业价值和杠杆水平的影响,探讨企业的杠杆选择和融资决策。研究结果表明：在考虑跳扩散冲击和股权发行成本的情况下,高预期通胀率将导致低企业价值,而高通胀波动率却对应高企业价值;高预期通胀率可能使企业的杠杆策略更加激进,而高通胀波动率将促使企业采取审慎的杠杆策略。     

一种高效的短签名

提出一种新的短签名方案,长度只有160bits,但其计算效率远远高于BLS短签名方案。基于大整数分解的困难性,该方案在选择消息攻击下是存在不可伪造的。作为短签名时,签名是一次性的,该方案的安全性证明不需要随机预言机模型。该方案很容易修改为一般的签名方案进行多次签名。     

基于Stacking集成模型的银行客户产品认购预测

本文通过对银行客户数据的分析和建模,旨在预测客户是否会购买银行的产品。采用Stacking多模型集成的方法,通过分别训练随机森林模型、LightGBM模型、决策树模型、梯度提升树模型和直方图梯度提升树模型,作为基模型,以逻辑回归模型作为元模型进行分类预测。实验结果表明,论文设计的Stacking集成模型在预测银行客户产品认购方面表现出色,具有较高的准确率。该模型可以为银行业提供重要的决策支持,帮助银行更好地了解客户需求,提高产品销售率。     

高分辨率地震预测技术概述

薄层油气藏在我国广泛发育,对地震解释与储层描述的分辨率提出越来越高的要求。高分辨率地震预测技术是识别、描述薄层油气藏的关键。本文首先介绍了分辨率的基本概念和影响因素,然后从地震数据高分辨率处理、地震属性分析、确定性反演、随机反演等方面概述了高分辨率地震预测的主要方法技术,为薄层油气藏的勘探开发提供有益的参考。     

非线性随机动力系统研究的若干进展

介绍了非线性随机动力学的响应、分岔、混沌以及混沌同步与控制的研究现状和发展趋势,探讨了随机复动力系统、时滞系统、逼近方法和数值方法研究中的若干问题及其进展。     

三维稳定渗流的随机变分原理及有限元法

将渗透系数作为随机场引入泛函变分表达式中,应用小参数摄动法,推导建立了三维稳定渗流的随机变分原理和相应的随机有限元列式。并由此推导得到了水头、水力坡降的均值和方差表达式。为应用随机有限元方法对随机渗流进行分析提供了理论依据。最后,计算了一个典型堤防的水力坡降均值和标准差,分析了水力坡降标准差与渗透系数变异性之间的关系,结果表明此方法程序实施简便,计算效率较高。     

随机结构在随机载荷下的动力可靠度分析

提出了综合考虑动载荷和结构参数双重随机性的动力可靠度分析方法.首先基于随机振动的首次超越破坏准则,参照随机变量功能函数模式,建立了随机结构动力可靠度功能函数;然后引入序列响应面法,对功能函数进行拟合;最后用JC法求解可靠指标.算例分析验证了本文方法具有较好的计算精度和计算效率,尤其在复杂工程结构的动力可靠度分析中有广阔的应用前景.     

强化悬浮式分解炉内气固两相流场的数值模拟

以强化悬浮式分解炉(reinforced suspension precalciner,RSP)为研究对象,对气相采用重整化群(renormalization group,RNG)k-ε双方程模型,对颗粒相采用随机颗粒轨道模型.考虑气固两相之间的耦合作用,采用二阶迎风差分和SIMPLE算法,对分解炉内的气固两相三维流场进行数值模拟,得到分解炉内的流场分布和颗粒运动轨迹,为分析分解炉内气固两相的运动规律提供有利信息.     

利用近邻因子提高二氧化氮遥感反演浓度的精精度度——基于随机森林算法

NO₂是损害健康和破坏生态的主要大气污染物。本文基于NASA提供的Aura OMI遥感反演NO₂浓度,利用采样点8 km内的经济、人口、路网和坡度数据,以及气象、植被和高程的点值数据,采用随机森林算法、地理加权回归(GWR)和多尺度GWR方法提高NO₂浓度的预测精度。NASA原浓度R²为0.48,以上三种模型把交叉验证R²分别提高到0.74、0.71和0.70,其中随机森林算法的精度最高,该算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别只有6.4μg/m³和4.98μg/m³,且其速度远快于多尺度GWR,预测精度也高于大部分现有的同等范围研究。在浓度修正方面,局部化经济人口路网因子对预测精度提高的贡献至少为11.24%。此外,基于随机森林算法还给出全国县级城市NO₂浓度估计值的分布图。     

静态随机存储器数据残留特性研究

通常在安全处理系统中,微处理都将密钥储存在静态随机存储器(SRAM)中,如果SRAM的数据在断电后确实完全丢失,那么采取这样的对策是非常安全的,但是SRAM在断电后存在数据残留的问题,是系统的一个重大安全隐患。针对信息系统的安全性,用实验方法进行了SRAM数据残留特性的研究,确定了多种SRAM数据残留的临界温度点,建立了数据残留时间与温度的相关关系,进行了数据残留特性与电参数的相关分析,提取出数据残留特性的特征电参数待机电流Iddsb,有助于进一步研究SRAM数据残留机理。