增加风险规避程度对银行放款利率的影响

在充分考虑了商业银行贷款中非正常贷款的本息损失的基础上,根据商业银行的资产负债平衡表等式,重新构造了商业银行在信用风险随机变化和利率风险随机变化下利润效用的泛函,求导了商业银行利润效用最大时的放款利率函数,应用贝叶斯估计分析了商业银行增加风险规避程度时其放款利率的变化,将风险规避程度从比较弱而难以产生直觉上有吸引力的Arrow-Pratt风险规避程度提高到更强Ross风险规避程度,指出在充分考虑商业银行的风险损失和风险成本时,风险规避程度较高的商业银行将采用更高的放款利率.     

神经网络在信贷资产风险映射中的应用

综合研究了商业银行信贷资产风险因素和风险水平之间映射与其中的经验贝叶斯决策,将神经网络应用于这个不确定性和强非线性的动态映射,应用超线性收敛方法加快了神经网络的收敛速度,神经网络的训练样本函盖除农业和外贸外的大部分行业,具有比较普遍的代表地训练样本的学习精度已达到中国国有商业银行在实际风险管理中的精度要求,应用风险映射神经网络更接近实时分析,使商业银行能够对信贷资产的风险水平进行连续动态分析,并可根据商业银行信贷资产风险发展和变化的规律性实施风险的主要管理和全面管理。     

多模叠加态|Ψe4,Ⅲ〉q中广义电场分量的N次方H压缩

利用多模压缩态理论,详细研究了由多模偶相干态和多模虚偶相干态的线性叠加所组成的一种新型的四态叠加多模叠加态光场|Ψ_e⁴,Ⅲ〉_q中广义电场分量的等幂次N次方H压缩特性结果表明:1)在腔模总数q与压缩次数N的乘积q·N=4m(m=1,2,3,…)的条件下,态|Ψ_e⁴,Ⅲ〉_q的广义电场分量可恒处于等幂次NH最小测不准态2)在q·N=4m’+2(m’=0,1,2,…)的条件下,当态间的初始相位差(θ₁-θ₂)、各模的初始相位和 φ_j,以及各模平均光子数之总和 R_j²等分别满足一定的取值条件时,态|Ψ_e⁴,Ⅲ〉_q的广义电场分量总可呈现出周期性变化的偶数次的等幂次N次方H压缩效应.