寓言故事及寓意精选(九篇)
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第1篇：寓言故事及寓意范文
（赤峰学院 蒙古文史学院，内蒙古 赤峰 024000）
摘 要：“谚语群”是谚语中相互间有一定关联的一批谚语的集合。它和分散的谚语比起来，更客观、更全面、更系统。本文以蒙古族谚语为例，在陶汇章先生研究的基础上，探讨“谚语群”的分类及其意义。
关键词 ：谚语群；谚语；蒙古族
中图分类号：H214
文献标识码：A文章编号：1673-2596（2015）07-0180-02
基金项目：内蒙古民委2014年度课题《蒙古族动物类谚语的隐喻机制研究》的阶段性成果（MW-YB-2014035）
“谚语群”是谚语的地方性、时代性、口语性的综合反映，它以各种关联为纽带，可以分为不同的类别。本文以蒙古族谚语为例，在陶汇章先生研究的基础上，探讨了“谚语群”的分类及其意义。
一、“谚语群”的概念
“谚语群”是陶汇章先生在他的论文集《谚语文论》中首先提出来的一个新概念。这个新概念的提出，为谚语的研究开拓了一个新的视角，提供了一个新的思路。陶汇章先生在《谚语文论》中首先列举了28条论述房屋朝向的谚语，然后分类解释，最后总结说：“像这样相互间有一定关联的一批谚语，我们叫它为一个‘谚语群’。”他还进一步解释：“‘谚语群’是谚语与谚语之间等同物、类似物的汇聚。”谚语是广大人民群众千百年来在生活生产实践中沉淀下来的语言智慧和经验的总结，它是一种客观存在，谚语与谚语也和人与人一样，也会有这样那样的联系，所以，谚语也可以按照它的内容、形式的关联的不同，分成一个一个的不同的“群”。陶汇章先生根据他几十年研究谚语的心得，认为，中国谚语的研究，“应当在总体研究、群体研究和个体研究的相互配合中，不断向前推进”。
二、“谚语群”的分类
“谚语群”是谚语中相互间或在内容上或在形式上有一定关联的一批谚语的集合，而每一个集合的内部，还可以因为各方面的差异分成不同的类别。也就是说，大的“谚语群”中还可以分成若干个小的“谚语群”，而且每一个小的“谚语群”中的谚语有些还有交叉的现象。所以，“谚语群”的分类是一个极其复杂、繁琐的事情。根据目前掌握的资料，大体上可以分为以下六类：
1.内容关联而说法不同。这主要是针对叙述式谚语而言。这类“谚语群”中的谚语内容相关联，甚至完全相同，只是在表达时采用了不同的说法，可以正说、反说，加字、减字，简说、繁说，韵文、散文，文言文、白话文，等等。例如：“青春不能挽回，衰老无法避免”；“年华莫虚度，青春不再来”；“日月莫虚度，青春不再来”；“别虚度年华，莫荒废青春”；“黄金丢了，可以找回来；时间过去了，就无法追回”；“青春挽不回，暮年难摆脱”。这六条蒙古族谚语在内容上完全相同，都是告诫人们时间一去不复返，应该珍惜时间，只是在表达时采用了不同的说法，所以，它们是一个“谚语群”。
2.内容关联而比喻不同。这主要是针对运用了比喻修辞手法的谚语而言。这类“谚语群”中的谚语说明的是同一个道理，只是在表达时采用了不同的比喻形式。例如：“骏马能飞跃堑壕，意志能克服艰险”；“月套环要起风，人立志能成功”；“只要有根子，就会开放出花朵来；只要有志气，就会闯出路子来”。这三条蒙古族谚语是一个“谚语群”，都采用了比喻的修辞手法，分别用不同的喻体，表达了有志者一定能战胜困难、获得成功的道理。
3.内容关联而衬句不同。这主要是针对复句式谚语而言。复句式谚语是由两个或两个以上的句子组成的谚语，但一般以两个句子的为最多。在复句式谚语中，其中一个单句表达它的主旨，另一个单句只作为衬托使用，它从正面或反面来烘托主句的意思。衬句有的具有比喻的性质，但它与主句相对独立，起的作用不仅限于比喻而已。衬句在复句中，有的在前，有的在后，但它们的作用是一样的，类似于“兴”，即“先言他物以引起所咏之辞”。例如：“讲人心灵美的，别看衣着，要看心灵”；“名山不在高峻，而在于景色；人好不在相貌，而在于心灵”；“花美在外观，人美在内心”；“与其选择漂亮的脸蛋，不如物色善良的心灵”；“脸蛋好看不算俊，心底善良才算美”；“心地不善的人，学识再多也无用”；“外貌美只能取悦一时，内心美才能经久不衰”；“蛇美只在皮外，人美却在内心”。这八条蒙古族谚语是一个“谚语群”，它们以各种衬托来强调人心灵美的重要性。
4.比喻、内容相同而说法不同。有一些谚语，作比喻的事物基本相同，所表达的内容也大体一致，只是在表达时采用了不同的说法。例如：“买马须瞧牙口，交友须摸底细”；“马要看牙口，人要看行动”；“马看牙口，人听说话”；“想买马瞧牙口，欲交友察心地”。这四条蒙古族谚语是一个“谚语群”，都是以马为喻，在内容上也完全相同，它们一方面告诉人们买马时，要观察马的牙齿，根据它的牙齿可以判断它的年龄；另一方面又告诉人们交友的方法，当然，主要是告诉人们交友的方法。
5.比喻或衬句相同而内容不同。在一些谚语中，比喻或衬句相同，长期沿用，已经形成了一种大体固定的句式，但主句却有变化，表达了不同的内容，说明了不同的道理。例如：“金钱如粪土，声誉值千斤”；“金钱如粪土，人格值千金”；“金钱如粪土，道德值千金”。这三条蒙古族谚语都以“金钱如粪土”为喻，但却分别说明了声誉、人格、道德的更可贵。“金钱如粪土”经过人们的反复使用，已经成为一种固定的句式，在它的后面可以有各种各样的不同的说法。所以，以“金钱如粪土”为比喻或衬句的一批谚语，可以是一个“谚语群”。
6.形式相同而内容不同。在谚语中，还有一些谚语，在内容上不同，但在形式上却完全相同，它们也可以形成一个“谚语群”。例如：“宁可折骨头，不可败名声”；“宁可穷而存志，不可富而失节”；“宁可在家乡断骨，不可在他乡丢丑”；“宁可丧失生命，不可失去气节”；“宁可光明磊落地死去，不可卑鄙无耻地生存”；“宁可做穷人，不可做坏人”；“宁可抛却头颅，不可失却名誉”；“宁可折腰，不可弯腰”。这八条蒙古族谚语虽然表达的内容不同，但都采用了“宁可……，不可……”的形式，也是一个“谚语群”。
三、“谚语群”的作用、意义
把一个个分散的谚语集中起来研究，不仅有助于我们从群体上把握谚语的本质特点，帮助我们更客观、更全面、更系统地认识、了解谚语。首先，研究“谚语群”有助化深化“谚语学”的研究。“谚语学”在我国由于种种原因，它起步晚，发展慢，还是一门新兴的学科。而“谚语群”概念的提出，为我国“谚语学”的研究提供了一个新的角度，为全面了解谚语的相关问题提供了一个相互印证的参照物。谚语产生于民间，在文字产生以前，主要依靠口口相传延续，而谚语传播者的知识、经历和生活体验又都不一样，所以在长期的传承过程中，就产生了差异，例如：前面所列举的关于“买马”与“交友”的四条蒙古族谚语。内容和比喻格式完全相同，但在说法上却存在差异。在一个“谚语群”中，谚语之间有的是时共关系，有的是历时关系。通过对同一个“谚语群”中古今谚语的对照、比较，可以追溯到它的源头。其次，对“谚语群”的研究，有助于我们客观、全面、系统地了解事物的本来面貌。正如陶汇章先生在《谚语文论》中所说的：“民间智慧是一个整体，要从宏观上去作整体把握；执着于一条、两条谚语，势必流于片面，断章取义而不得其真义。研究谚语群，就是要研究谚语的整体组合现象，积不完整为完整，不全面为全面，不周密为周密。”蒙古族谚语是蒙古族民间文学宝库中一种古老而独特的表达形式，其中不仅蕴含着千百年来蒙古族人民语言方面的智慧和经验，而且还反映了蒙古族的风俗习惯（比如禁忌、好恶等）、生产生活状态、宗教信仰、价值观念、思维方式等。如果把蒙古族的谚语集中起来，分成若干个小的“谚语群”来研究，那将会使我们对这个民族及其历史、文化有一个更全面、更系统的了解。“从这个意义上说，我们也可以把谚语群比作历史的黑匣子”。
总之，集中的“谚语群”和分散的谚语，是不一样的。“谚语群”是系统的、开阔的，便于人们多方面、多角度、多层次地考察语言现象，它像一个装满水果的篮子，你可以自由地从中挑选你喜爱的或需要的水果，而不是像随意扔在地上的分散的水果，需要你一个一个地拣，费时费力。
参考文献：
〔1〕陶汇章.谚语文论[M].长春：吉林文史出版社，2005.
〔2〕朱荣阿，材音博彦，苏利娅编.蒙古族格言俗语集萃[M].呼和浩特：内蒙古人民出版社，1988.
〔3〕邢莉.草原牧俗[M].济南：山东教育出版社，1999.
第2篇：寓言故事及寓意范文
1课程的定位和目的
实验中医学基础，是我校创设的中医专业本科（七年制和五年制）的一门专业基础课。它是在该专业本科学生学习完普通基础课和中医、西医专业基础课程之后，为使学生于在校期间能掌握一定的进行中医学实验研究的基础知识和基本技能，初步树立正确的中医科研观点和思路，提升本科学生的知识层次和学术水平而创建的一门新兴课程。因此，该课程定位为专业基础课，学科目录隶属于中医基础理论学科。
正是基于实验中医学基础的课程定位，课程在创建之初就提出了该课程的教学目的在于，通过课堂讲授和实验技能的训练和操作，使学生能够系统了解和掌握进行中医药学实验研究的基本知识和规律，树立和端正进行中医药学研究的正确的科研思维和观点，熟悉和掌握进行中医药学研究的基本程序、基本方法和基本技能，并了解中医现代研究的成就与进展。从而达到提高学生科研意识、科研水平和动手能力之目的。并希望通过该课程为培养和造就中医自己的科学实验研究人才开辟新的途径。
2课程实践
实验中医学基础在其课程实践的十年中，无论在授课的对象、授课的方式、理论课和实验课的比例上都经历了一定的变革。
2.1授课对象的改变 从开课之初，实验中医学基础主要是针对中医五年制本科三年级的学生。该阶段的学生已经基本学习完中医的专业课程，正准备进入临床实习。但自2006年起，由于我校课程的重新调整，实验中医学由中医五年制本科的专业基础考察课，更改为七年制科研方向（理科基地班）的专业基础考试课。自此，它的授课对象也发生了改变，主要面向七年制四年级第二学期的学生。相对于五年制本科三年级学生，这些学生由于在一、二年级接受了较为系统的现代生物知识体系和实践操作的训练，因此，与前者相比，他们对课程中所介绍的中医科研现代研究部分的领悟要明显占有优势。
2.2授课方式的改变 实验中医学基础在设立之初由于没有固定的课程组，所以主要由参与《实验中医学基础》自编教材编写的十几位教师担任授课任务。主要方式就是，每个老师利用1次课讲授他的研究思路和成果。这种授课方式虽然生动，但却不利于保持课程讲授的连贯性和统一性。自2001年，随着实验中医学基础课程组的出现，该课改为了拥有固定教师的专职授课。这一变革无论从教师的备课还是学生的听课效果都有了长足进步。
2.3理论课和实验课比例的改变 实验中医学基础课程设制的目的中有重要的一条就是要提高学生科研动手能力。因此，实验课始终是该课程的重要组成部分。2006年，伴随着课程对象的改变，该课程实验的比例也发生了变化，在总课时72学时没变的基础上，由之前的12学时提高到了18学时。由4次实验课，增加为6次实验课，这大大提高了实验中医学基础对学生科研动手能力的培养。
3教材及教师队伍建设
由于实验中医学基础是我校新开创的一门课程，因此，没有现成的教材可以采用。2000年刘燕池教授组织十几位在中医科研上有经验的教授编写了校内自编教材《实验中医学基础》。这本教材分为上下两篇。上篇主要介绍中医科研的基本程序和方法。下篇则主要通过对中医科研成果的介绍来向学生展示中医学实验研究的方法和途径。由于是初次编写，前无蓝本可依，所以尽管这本教材现在看来显得相对比较粗糙，但对于教材重要的是要立足于能使学生建立一个尽可能规范、比较完整的专业知识体系的原则而言，这本教材基本上体现了这一指导思想，所以它从2000年一直延用至今，共8届学生。在此虽然更换教材，但是在课堂教学中教师讲授的内容已经根据中医科研的发展作了很大的修改。
此外，在教师队伍的建设上，十年来也有了翻天覆地的变化。由起初的1位专职授课教师，发展壮大为拥有4位博士的固定教师队伍。目前该课程教师的平均年龄为37岁，学历100%为博士，有1名教授，2名副教授和1名讲师。
4获得的经验
第3篇：寓言故事及寓意范文
关键词：股票价格收益率 波动率 GARCH模型
中图分类号：F830.91 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2015）08-097-04
一、引言
波动率是股票收益率不确定性的一种度量，是衡量金融风险的重要指标，被广泛使用于整个金融理论研究与投资实务中，例如资产定价、投资组合优化、风险管理等。研究表明，波动率具有明显的集聚性和持续性，具有很强的自相关特性，因此，对于市场波动率的历史研究能够帮助人们更好地预测它的变化趋势、管控投资风险、提高收益率。现实需求与理论需求，催生了大量的波动率预测模型研究，典型例子如指数加权移动平均（EWMA）模型、自回归条件异方差（ARCH）模型、广义自回归条件异方差（GARCH）模型，等等。就GARCH模型来说，使用最为普遍的当属GARCH（1，1）模型。研究人员使用这些模型对金融市场做了许多研究，包括汇率市场、期货市场、股票市场、金融衍生产品市场等。
中国经济在2010年成为世界第二大经济体，国内投资者投资需求急剧扩大，但受限于国内金融市场的不发达，大量的国内投资者仅限于房地产、国债、基金、股票等少数产品，期货、期权等衍生品投资只是少数人的投资领域。在国内房地产价格持续多年爆发性上涨之后，许多个人投资者把目光投向了股票市场。分析预测股票市场收益率的未来趋势，可以为个人投资者提供一定的参考。本文选取了国内11个板块的代表性个股作为研究对象，使用GARCH（1，1）模型分析各板块收益率的波动率、预测未来股票收益率的范围。
二、数据选取和分析
本文选取沪深300成份股中的代表11个不同板块的11只股票作为研究对象，涵盖2011年首个交易日的收盘价至2014 年最后一个交易日共969个数据。为了方便分析，防止休市日数据空缺，将数据向前推移，形成连续的时间序列。其来源是大智慧软件的历史数据。无论是对投资者还是分析人员来说，收盘价都是很重要的，更能反映上市股票的股份走势，从而具有引导投资者或者分析人员的作用。日市场收益率，是反映日价格波动变化程度的指标，收益率的标准差或方差可以体现市场的波动特征和风险特征，因此选择日市场收益率来研究既是市场需求也是研究惯例。
通过对选取的11只股票股价进行统计分析，通过使用大智慧软件下载，得到各股的日收盘价格，表1列出各股的统计期间的首个收盘价和最后收盘价，以及除去各股停牌日的数据得到总的数据个数。最少为928个，最多为969个，基本在940个左右。
（一）收益率描述性统计
先描述建立模型和统计检验所使用的基本数据，将股票市场日收益率rt定义为股价比值的对数，即股价对数值的一阶差分。
rt=ln=lnst-lnst-1
其中st，st-1表示时刻t，t-1的股票收盘价格。选取对数收益率在统计计算时更容易处理：
lnst-lnst-k=lnss=lnss・ss…ss
=lnss+lnss+…lnss
=rt+rt-1+…rt-k
这样连续复合多期的收益率只需要把它写成单周期的收益率的加总。
下面就国金证券做详细介绍。求出国金证券股票的日收益率，并结合时间变化得到收益率的时间序列图：
通过对国金证券收益序列的线性图可以看出，国金证券股票收益率表现出持续性和波动集聚性，即大的波动后面常常伴随着较大的波动，较小的波动后面的波动也较小。
对于国金证券进行分析，经检验统计得到国金证券对数收益率序列均值（Mean）为0.1056%，标准差（Std.Dev.）为0.030495，偏度（Skewness）为0.350899大于0，说明序列分布有长的右拖尾，即样本期间内收益率大于于平均值的交易日较多。峰度（Kurtosis）为4.625334，高于标准正态分布的峰度3，说明收益率序列具有尖峰的特征。Jarque-Bera统计量为38.80067远大于标准正态分布的临界值9.21，说明存在“厚尾”的特征，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。
对于其它10只股票的统计描述重复以上操作。得到收益率时间序列与图1类似，所以就不一一绘出，都具有相似特征。而其它10只股票的描述性统计量经过整理与国金证券的数据整合后得到表2，从表2中可以了解到国金证券的平均收益率最高，北大荒的最低。偏度都不为0，峰度值都大于3，J-B值也都非常大。所以其它10只股票的收益率序列也拒绝服从正态分布假设。
（二）序列的平稳性检验
在对收益率分析之前，首先遇到数据的平稳性问题，因为GARCH模型对样本数据的要求是序列必须保持平稳。本文运用ADF（Augmented Dickey―Fuller test）方法检验方法进行序列平稳性检验，对收益率序列进行检验，得到的ADF结果如表3。
ADF检验结果显示：对于国金证券的t统计量的值-29.92496小于显著性水平为1%的临界值，同时对应P值为0，则股票收益率序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，即接受不存在单位根的结论，因此收益率序列是具有平稳性，说明利用ARCH类模型进行模拟是有效的，同样检验其他10只股票，得到的ADF检验结果显示也具有平稳性，从而利用ARCH类模型进行模拟也是有效的。
（三）序列残差ARCH效应检验
序列的平稳性得到检验，再对序列的相关性进行检验，如果序列不具有自相关性则只需要考虑GARCH模型，否则需要嵌入ARMA模型来消除序列的相关性，再次，对数据进行异方差ARCH效应检验。
对于序列自相关性的检验，调用Eviews中的view-correlogram检验得到其序列的自相关函数分析图2。
AC是自相关系数ξk，即构成时间序列的每个序列值rt，rt-1，…rt-k之间的简单相关关系。图1中右边的序列数字1，2…12表示滞后阶数，ξk表示时间序列中相隔k期的观测值之间的相关程度。ξk的取值范围是-1～1，并且越接近1，自相关程度越高。PAC是偏相关系数？渍kk，是指对于时间序列rt，在给定rt-1，rt-2…rt-k+1的条件下，rt与rt-k之间的条件相关关系。其值的范围为-1～1，AC下对应的数值表示对应滞后阶数k下的自相关系数大小，可以观察到序列的自相关程度很低。且Q统计量对应的P值均大于置信度0.05，所以序列在5%的显著性水平上不存在显著的相关性。其它10只股票经同样检验发现其它收益序列也不具有显著自相关性。
由于序列不存在显著的相关性，即rt与rt-1之间无关系是由于受到白噪声干扰。将白噪声定义为εt。
设立模型：rt=πt+εt
将去序列去均值化，得到et=rt-rt，国金证券取均值后为et=rt-0.001056
通常检验一个模型的残差是否含有ARCH效应的检测方法包括：ARCH―LM检验和残差平方相关图检验。本文运用残差平方相关图方法来检验国金证券的收益率序列。对残差的平方相关图检验首先建立zt=e2t，再对zt用软件取view-correlogram，得到zt的自相关函数分析图如下：
由图3可以观察自相关系数AC，PAC对应的值很小，且Q统计量对应的伴随概率p都基本为0。所以残差平方序列存在自相关，即序列具有ARCH效应。
重复以上操作得到其它10只股票的残差平方序列自相关函数分析图，整理数据后得到表4（见下页），除了宝新能源的伴随概率随着滞后阶数增大而趋于0以外，其它各股对应伴随概率都趋近于0这里就没有一一列出。由表4可知宝新能源在高阶滞后下也具有ARCH效应，其它10只股票的ARCH效应显著，所以这里只需用GARCH模型对各股收益率下一列进行建模。
三、GARCH（p，q）模型
在描述收益率序列rt的GARCH（p，q）模型由两部分组成。第一部分是均值过程：
Rt=a+θiRt-i+εi+ηjεt-j
第二部分为条件异方差：
h2t=β+φiε2t-i+ψjh2t-j;β>0，φi>0，ψj>0;
即随机扰动项满足上式则序列服从GARCH（p，q）过程。
实际应用中，模型中的q值较小，所以一般地GARCH（1，1）模型就能够描述大量的金融时间序列数据。
（一）GARCH（1，1）一般模型
GARCH（1，1）模型的公式为
σ2t=γVL+αr2t-1+βσ2t-1 （1）
其中，σt为t天后的某个市场变量的波动率，σ2t为第t天的方差率，VL为长期平均收益率方差，γ为VL的权数，α为r2t-1的权数，β为σ2t-1的权数。因为权数之和为1，有
γ+α+β=1
GARCH（1，1）模型中的“（1，1）”表示σ2t是基于r2的最近观测值和方差率的最近估计值。
设ω=γVL，则GARCH（1，1）模型可以重新写为
σ2t=ω+αr2t-1+βσ2t-1 （2）
估计参数的时候，常用模型（2）的形式，一旦得到ω，α以及β的估计值，则γ等于1-α-β。长期平均方差率VL可以计算成ω/γ。为了得到稳定的GARCH（1，1）过程，需要满足α+β<1，不然长期方差率的权数将是负值。
（二）GARCH（1，1）模型中的参数估计
σ2t=ω+αr2t-1+βσ2t-1
通过EViews软件估计各股票模型参数结果如表5所示：
通过表示了计算GARCH（1，1）模型参数的过程，经过计算的到的参数值分别为ω=3.02e-05，a=0.053084，β=0.915674，
得到：σ2t=3.02e-05+0.05308r2t-1+0.915674σ2t-1
并且本例中长期方差率VL为：0.0009666784长期波动率为=0.03109，即日波动率0.03109，而年波动率σ=0.03109=0.492356即49.2356%，由于股票波动率典型处于15%～60%之间，通过实际波动率的值49.2356%对GARCH（1，1）模型预测准确度做一个预估计。
四、波动率预测
股票波动率可以定义为股票收益率的年标准差。对于股票未来波动率对于投资者或证券研究人员非常重要，所以会尝试估计出未来波动率，这里主要利用GARCH（1，1）模型来估计。
（一）波动率的极大似然估计
首先定义第i天的方差估计值vi=σ2i。我们假设ri关于方差的条件概率分布为正态分布。那么，最佳的参数应该最大化表达式（3）的值：
exp （3）
取对数得到右式中的-lnvi-最大化，即-mln（v）-最大化，我们只需要使得最大化即，将该等式关于v求导，并令它等于零，我们得到的v的极大似然估计为r2i。即可以定义第3天的波动率v3=r22=1.8971e-06，从而对于未来某天的波动率可以基于已知波动率求出。
（二）未来股票波动率的估计
第t天的波差率可以从第t-1天结束之时估计得出。当使用GARCH（1，1）模型的时候，该值为
σ2t=（1-α-β）VL+αr2t-1+βσ2t-1即
σ2t-VL=α（r2t-1-VL）+β（σ2t-1-VL） （4）
在未来的第t+n天，有σ2t-n-VL=α（r2t+n-1-VL）+β（σ2t+n-1-VL）r2n+t-1的期望值为σ2n+t-1。因此E[σ2t+n-VL]=（α+β）E[σ2t+n-1-VL]，其中E表示期望值。反复利用该等式，可以得到E[σt+n-VL]=（α+β）n（σ2t-VL）即E[σ2t+n]=VL+（α+β）n（σ2t-VL），该公式利用了第t-1天结束之时存在的信息，预测了第t+n天的波动率。
例如已知2011年1月6日国金证券股价波动率为1.8769e-06，可以求出2014年12月31日的股价波动率期望为E[σ2946]=VL+（α+β）943（σ23-VL）=0.000966647。这样我们利用这个模型可以估计未来股票收益率的波动率，在为股票投资者提供一种参考。
五、收益率预测
由于股票市场的股票收益率的分布不符合正态分布而是接近稳态分布，所以对于股票收益率的预测比较难控制，而本篇论文结合传统B-S期权定价模型假设股票价格在短时间内变化服从正态分布，根据正太分布的可加性可以假设股票价格收益率服从正态分布。以此估计股票未来收益率。
由伊藤定理推导出lns遵循的过程满足的股价行为模型：
ln（sT/s0）～渍μ-T，σ
μ为股票年预期收益率，σ为股票价格的年波动率。
现在定义μ为0时刻与T时刻之间的连续复利年收益，那么：
sT=s0eμT，因此μ=ln
其中s0=7.3，st=19.79，T=4，σ=0.4924
得μ=0.2493，则3个月后的股票收益率满足式（4）：
ln（s0.25/s1）～渍0.2493-0.4924/2×0.25，0.4924
（4）
s0.25为2015年3月底的股价，s1=19.79。
由于一个正态分布变量值位于均值两边1.96倍标准准差范围内的概率为95%。因此，95%的置信度下3月底收益率范围为
0.032-1.96×0.2462
即实际收益率落在-0.45～0.515之间的概率为95%。通过大智慧软件取得数据2015年3月31日的股票收盘价格为25.51，当天收益率为0.254为正好落在这一区间内。同样估计出其它股票的波动率期望以及2015年3月31日的收益率，验证收益率是否落在预测的3月低股票收益率范围内，结果如表6。
由表6可以看出11只股票的实际收益率落在预测范围内的有7只，而有4只股票的实际收益率超出估计范围上限。由于2011到2014年股票市整体缓慢上升，这里利用历史数据预测2015年股票收益率。而近几年在新一轮经济改革下，国家相继出台经济政策，例如2015年1号文件关于农业改革，“一带一路”的不断发展，“国企改革”等等一系列举措在刺激国内需求，再结合国内股市受国家政策影响较大的特点。所以2014年下半年和2015年一季度的股市涨幅普遍较大，所以政策相关股的收益率基本超出预期收益率上限范围。同时对股票未来的某天的的波动率的平方提供期望值，能对于股票后期风险波动提供一定参考，所以此模型具有一定实用性。结合实证结果最后运用此模型估计6月初的各股收益率，可以提供投资者和研究员提供参考。
六、主要结论与启示
本文结合GARCH（1，1）模型估计股票未来波动率和收益率。这样投资者和研究人员在分析股票的时候结合估计结果可以做一定的参考分析。这里11只股票涉及11个不同板块领域，以及结合“一带一路”和“国企改革”等大的经济政策方针，结合中国股票市场和宏观经济的关系，不难看出钢铁、铁路的板块股票涨幅明显较大，适合投资，对于厌恶风险的投资者可以选择银行、钢铁和通信行业，因为它们的年波动率相对较小，而对于风险爱好者可以推荐证券行业，它的年波动率较大且收益率范围最大，适合风险爱好者投资。结合此模型可以对其它股票做同样研究预测为投资分析作参考。以上的结论意见由本文实证研究所得，仅供参考。
参考文献：
[1] Andersen TG;T.Bollerslev Answering the Skeptics：Yes Standand Volatility Models Do provide Aecurate Forecasts 1998（39）
[2] R.Engle “Autoregresssive Conditional Heterroscedasticity with Esti
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第4篇：寓言故事及寓意范文
摘要：数字预失真技术是有效补偿射频功率放大器的非线性方案；然而，前向数据与反馈数据之间的延时估计是数字预失真系统的关键性问题，直接影响着非线性的补偿能力。在此基于滑动窗的相关运算，介绍一种整数倍的环路延时估计算法，同时基于LMS迭代逐个数据输入进行比较，提出了一种自适应小数倍的环路延时估计算法。最后对算法进行仿真验证，结果表明，经过整数倍的环路延时估计后，对于在[-Ts ] ,Ts 范围内的残余的小数倍延时，该算法均表现出优异的估计性能。
关键词 ：数字预失真；环路延时估计；LMS迭代；射频功率放大器
中图分类号：TN929.5?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）20?0008?03
A loop delay estimation algorithm based on LMS iteration
TAN Chaoqiang，XIONG Chunlin，WEI Jibo
（School of Electronic science and Engineering，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China）
Abstract：DPD（digital pre?distortion）technology is a nonlinear scheme to effectively compensate the RF power amplifier，but the delay estimation between forward data and feedback data is the key of DPD system，which affects the nonlinear compen?sation capability directly. In this paper，the loop delay estimation algorithm of an integer multiple is introduced based on correla?tion operation of sliding window. At the same time，a loop delay estimation algorithm of adaptive fractional multiple is proposedaccording to the comparison of the data inputted one by one based on LMS iteration. The simulation results indicate that the algo?rithm has superior estimation performance of residual fractional multiple delay in the range of [-Ts ] ,Ts after the loop delay esti?mation of the integer multiple.
Keywords：digital pre?distortion；loop delay estimation；LMS iteration；radio frequency power amplifier
0 引言
OFDM 系统因其较强的抗多径衰落能力和较高的频带利用率而备受关注。与其他多载波调制技术一样，OFDM信号存在着峰值平均功率比PAPR（Peak to Aver?age Power Ratio）较高的问题，致使其通过射频端的功率放大器时，容易因功放的非线性而产生带内失真和带外扩展[1]。在诸多功放的线性化技术中，数字预失真DPD（Digital Pre?Distortion）技术因其自适应能力强、补偿精度高、代价适中等优点，而具有广泛的应用价值。
为获取较好的非线性补偿性能，数字预失真一般采用自适应实时工作方式。这意味着，DPD是通过比较前馈序列和反馈序列的差异来不断调整的。因此，数字预失真在调整更新之前，需要准确地估计反馈环路中的数据延时并进行有效补偿。文献[2]提出一种基于快速傅里叶变换的延时估计算法，缺点是需要较大的数值计算量；文献[3]提出的基于传统的相关运算方案，但是其估计精度不足，因而不能有效适用于数字预失真系统；文献[4]的环路延时估计方案中包含DLL 环路（Delay?Locked Loop），在硬件上需要额外的环路。本文基于LMS迭代逐个数据输入进行比较，提出一种自适应的环路延时估计算法，并对算法进行了仿真验证。
1 整数倍的环路延时估计
类似于文献[3?4]，以采样周期Ts 为单位，环路延时估计可分为整数倍环路延时估计和小数倍环路延时估计两部分。
首先，进行整数倍的环路延时估计。当信号通过功率放大器时，会因为功放的非线性而造成信号的失真。
但是对于实际应用中PA的工作环境，其AM?AM曲线基本是单调的，这使得PA的输入与输出序列在幅度上保持了增减性的一致[5]。因此，可以利用输入/输出序列幅度增减性进行相关运算来估计整数倍的环路延时。数字预失真基本框图如图1所示。
图1中，前向输入序列x(n) 与反馈路径序列 的幅度具有基本一致的增减性；则其基于滑动窗的相关运算可表示为：
2 小数倍的环路延时估计
经过整数倍的环路延时估计后，考虑到PA 非线性和反馈路径的噪声影响，残余的小数倍环路延时的范围需要考虑在[-Ts ] ,Ts 情况，需要更加精确的估计[6]。其估计过程包含插值和迭代修正2个步骤。小数倍延时θ>0偏移时Farrow内插示意图如图2所示。
图2 小数倍延时θ > 0 偏移时Farrow内插示意图使用4 阶的Farrow 结构的FIR 滤波器对前向序列x(n)进行小数倍的延时θ 移位后进行内插，得到重建序列xi (n)：
式中参数α 一般取0.5。将式（6）代入式（4），可得：由于x(n - 2) - x(n - 1)与x(n) - x(n + 1)是相邻数据变量的增量表达，并且增量变化非常小，因此可以认为：x(n - 2) - x(n - 1)≈x(n) - x(n + 1) （8）
因此，式（7）可以简化为：
xi (n) - x(n) = [x(n - 1) - x(n)]θ （9）
这样，逐个数据输入的LMS 算法的迭代公式可以描述为：
第k 次迭代过程中由内插滤波器得到的重建信号。
3 仿真结果与分析
首先进行的是整数倍环路延时估计仿真。相关运算的滑动窗口大小L = 96 。整数倍的延时滑动窗移位搜索范围。
图3 给出了整数倍的环路延时估计仿真结果。其中，实际设置的环路延时分别为3.2Ts ，7.9Ts 和12.7Ts ，可以看到，估计出来的整数倍的延时值为3Ts ，8Ts 和13Ts 。估计精度达到了预期效果。
图3 整数倍环路延时估计仿真
其次，进行的是小数倍的环路延时估计仿真。迭代次数设置为200 次，选择LMS 算法步长β = 2 。图4 给出了一组残余延时值为0.2Ts ，0.5Ts 和0.8Ts 的迭代估计过程。同时图5给出了残余延时值为-0.1Ts ，-0.5Ts和-0.7Ts 情况下的小数倍环路延时估计过程。
由图4和图5可知，提出的基于LMS迭代逐个数据输入的小数倍延时估计算法，在残余延时为正和为负的情况下，均能达到优异的估计精度。图4 残余的延时估计为正时小数倍环路延时估计图5 残余的延时估计为负时小数倍环路延时估计
4 结语
数字预失真系统对前向数据与反馈数据的对齐很敏感，环路延时估计的精度不够，致使数字预失真的补偿性能将急剧下降，甚至出现发散的情况。本文介绍了一种有效的整数倍环路延时估计，同时提出了一种基于LMS迭代逐个数据输入的自适应小数倍延时估计算法，最后通过仿真验证了该算法的有效性。
参考文献
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第5篇：寓言故事及寓意范文
【关健词】 爆破锚杆 加固底板 研究与应用
概况
采矿活动中巷道的掘进或回采影响引起围岩的应力状态发生变化，这种变化总的趋势是围岩向巷道内产生位移，尤其是这种位移的不均匀性突出表现在底板上。主要是因为近年采矿深度的增加以及对顶板和两帮的锚固的主动支护性能，致使地压转移。而底臌的治理却一直缺乏即经济又有效的方法。强烈的底臌不仅带来大量的维修工作，增加了维修费用，而且还影响了矿井的安全。
爆破锚杆卸压锚固注浆加固反拱底板技术及施工工艺研究项目在靖远煤业公司红会四矿4701综放工作面运输顺槽掘进过程中进行了施工试验。
4701作面布置在红会四矿西格拉向斜北翼，工作面走向长1300m，倾斜长120m，工作面上邻4601煤二工作面和4602工作面，下部为未开采区，北邻4702工作面，南为井田边界线。该工作面设计采用综放开采技术进行回采。煤层总体趋势是南高北低，南薄北厚，均厚度为6m。工作面老顶为含砾粗砂岩，厚度为17m，直接顶和伪顶缺失，直接底为粉砂质泥岩，老底为细砂岩。4701运输顺槽设计施工长度为1300m，采用锚网支护，在施工过程中巷道在不同位置不同程度发生了底臌现象，底臌量在100-1600mm之间，不能满足巷道的正常使用，往往是前方掘进，后面接着维修，严重影响着矿井正常的采掘接续，提高了支护费用投入。
2. 底板支护研究方案
目前国内外关于巷道底臌的防治措施主要有加固法和卸压法。加固法的主要方法有：1底板锚杆；2底板注浆；3封闭式金属支架；4混凝土反拱等。卸压法的主要方法有：1底板切缝卸压；2底板钻孔卸压；3底板松动爆破卸压；4两帮切槽卸压；5顶部卸压槽等。以上仅是针对岩层巷道，多是从底板对底臌进行控制，而煤层回采巷道底臌的控制一直是个棘手的问题。
2.1 现有治理方案分析
目前，国内外底鼓巷道的支护方法主要有各种形式的可缩性封闭金属支架、底板锚杆、底板注浆、底板卸压及混凝土反拱等。但是每一种支护方法的应用范围是有限的，其主要原因：
① 复杂地层条件下深部巷道的支护理论不完善，支护形式不当；
② 锚杆支护机制不明确，锚杆及参数选择不合理；
③ 锚杆的锚固与破碎的围岩不耦合。
如果底鼓巷道不能选择正确的支护方法和支护参数，往往造成前面巷道刚刚修复好，后面巷道又开始继续变形。在底板方面表现为前面掘进，后面又开始挖底落轨，而且随着修复量的加大，其修复难度和修复费用越来越高。因此，在深部巷道施工及修复过程中，必须根据围岩的地质条件和地压的实际情况选择合理的支护方法及支护参数。
对发生底鼓的巷道，其支护方法应该根据围岩及底板的应力及破坏情况，采用联合支护方法，才能有效地进行支护并控制底鼓的发生。
4. 结论
利用管缝式锚杆的管内爆破，爆炸冲击波在管缝锚杆的底端产生强烈的冲击膨胀作用，使管缝锚杆端部强烈与孔壁挤实并扩张，与岩体形成一体结构。克服了管缝式锚杆的短部锚固力不足的严重缺陷这一长期无法解决的问题。同时，爆破所产生的爆生气体迅速充满管缝锚杆内部，高温高压的爆生气体时管缝锚杆整体再次产生膨胀，与围岩紧密结合使锚杆能够在锚固全长范围内有足够的锚固力。锚杆的锚固效果明显提高。爆破作用在底板产生裂隙带的形成，将导致应力集中向深处转移，这个过程可借助于弹性问题的数值解，炸药的内部作用，一方面表现在形成了空腔、压实了周围的介质，提供了更多的可压缩空间；另一方面，裂隙带构成了地梁效应，阻挡了下部岩层的上鼓。 使用爆破卸压过程的另一个优点是其爆破作用使底板内部岩体裂隙开裂，增加了注浆效果。根据底板力学状况分析，底板弧形可以改善底板的受力状态，更好的承载底部应力，减少底臌量。
经力学分析，当煤层遇到软弱带时利用锚索加固顶板可以使围岩应力发生变化。应力的深部转移可以减少底臌量。
5. 参考文献
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第6篇：寓言故事及寓意范文
[关键词] 质量管理体系 顾客 顾客满意
一、质量管理体系模式与顾客满意管理
1.2000版 ISO9000族国际标准中的质量管理体系模式
（1)质量管理体系模式的目的。《ISO9000：2000 质量管理体系――要求》范围、引用标准中的总则规定：本标准为有下列需求的组织规定了质量管理体系要求:①需要证实其有能力稳定地提供满足顾客和适用的法律法规要求的产品;②通过体系的有效应用，包括体系持续改进的过程，以及保证符合顾客与适用的法律法规要求，旨在增强顾客满意。
从总则中可知ISO9000族标准提供了一个以顾客及相关方满意为目标的管理模式。
（2）质量管理体系模式的理念。八项质量管理原是质量管理体系模式的核心理念。它包括以顾客为关注焦点、领导作用、全员参与、过程方法、管理的系统方法、持续改进、基于事实的决策方法、互利的供方关系。
（3）ISO9000的过程模式。质量管理体系的过程模式，是在组织的层面上建立整体控制的概念。该模式中的过程将构筑组织质量管理体系的总体框架，并在此框架上展开标准的所有要求，并融入过程中。在满足标准要求时，因过程需要而应用条款，而不是以条款决定过程。以顾客要求作为质量管理体系的总输入，则过程的方法将是通过相互作用的过程分解和传递顾客的要求，变成一个系统来实现它，最终达到顾客满意。
2.顾客满意管理
顾客满意管理的兴起是从顾客满意度测量开始的。我国企业接受顾客满意观念，开展以顾客满意为导向的经营管理活动始于20世纪80年代末，一些企业提出了“顾客满意就是我们的成功”、“顾客的满意，就是我们的追求”的口号，CS意识开始觉醒。90年代初，一些先导企业推出微笑服务的概念来博得顾客的欢心，留住顾客。在我国，这是一场经营观念的革命，它标志着以企业为中心的结束，顾客从此确立了在企业经营中的主导地位。由于先导企业的推动，在全国很快形成了一场服务运动，企业争打服务牌。售前服务、售中服务、售后服务体系不断完善，全过程服务、全方位服务和全纵深服务不断推广，企业总体服务水平被提升到一个新的水平。从1995年开始，在中国质量协会和国家有关部委的倡导下，在全国开展了“用户满意工程”，一些企业开始在销售和质量管理中引入CS战略，以求顾客的全方位满意。他们不仅在产品上力求质量最好，而且在价格上要求最低；不仅向顾客提供优质服务，而且还使顾客在服务上隐性投入费用最低；不仅在产品功能、形式上追求顾客满意，而且在每一个细微部分都尽量给顾客以方便。
二、基于质量管理体系的顾客满意管理模式
基于顾客满意管理实践和管理模式的研究，根据系统设计的思想，基于质量管理体系的顾客满意管理模式的总体框架如图1所示。这是一个基于企业质量管理体系和信息的管理模型，体现了顾客满意管理的信息转化过程。基于质量管理体系的顾客满意管理模式系统在共同的顾客满意导向核心理念和方针目标形成的组织文化中，运用相应的工具技术和方法，经过质量管理体系的过程模式，将顾客需要和期望转化为顾客满意。
图1 基于质量管理体系的顾客满意管理的总体框架
1.基于质量管理体系的顾客满意管理模式的理念
基于质量管理体系的顾客满意管理的核心理念有包括：顾客导向、领导作用、组织和个人的不断学习、为相关方增加价值、快速反应、高瞻性、不断改进与创新、基于事实的管理、系统观念、全员参与、过程方法、社会责任等，由于这些理念中的一部分与八项质量管理原则重复，因此下文只对除八项质量管理原则以外的主要理念进行阐述。
（1)组织和个人的不断学习。成就高水平的业绩要求有一个良好实施的组织和个人学习途径。组织和个人学习是有远见的领导的目标之一。组织学习指持续改进现有的方法和过程并适应变化，通向新的目标和途径。
（2)快速反应。要在全球市场上竞争并取得成功，需要建立一种适应快速变化的能力和灵活性。电子商务的各个方面都要求组织做出更快、更灵活和更客户化的反应。
（3)社会责任。组织的领先地位有必要强调其公共责任和良好的公民贯行。这些责任是指组织的基本期望――商业道德，以及保护公共健康、安全和环境涉及组织运作的各个方面以及产品和服务的生命周期。组织还需要重视保存资源减少水源浪费。产品设计应该预计到在生产、销售、运输、使用、报废过程中可能产生的有害影响。各种计划应该寻求预防出现问题，当问题发生时应该能立刻做出反应。
2.基于质量管理体系的顾客满意管理模式的基本过程
基于质量管理体系的顾客满意管理模式的基本过程：倾听和测量――解释和学习――改进和创新。如图1所示，具体组织的运作过程，是多个这种基本过程组成的过程网络。各个具体过程的差别在于过程承担者、信息处理内容、知识运用内容和工作程序的差别，但运行机制和协调方式是相同的。
(1)倾听和测量。管理系统运作过程是一个信息处理过程，经理和员工需要什么信息开展工作，什么时候需要，到那里去获取，这是必须要解决的问题。倾听和测量的目的在于获取数据，建立组织的数据、信息和知识基础，以做出顾客满意的决策。组织必须确定倾听和测量的具体内容，识别倾听测量对象，选择技术和方法和程序明确如何进行倾听和测量，同时克服倾听和测量的障碍，避免信息失真，提高效率和有效性。
其实在以顾客满意为目的建立质量管理体系时，基于质量管理体系的顾客满意管理模式已经建立了倾听和测量的途径。
以顾客满意为主线建立质量管理体系的程序如图2所示。
图2 以顾客满意为主线建立质量管理体系的程序
①组织应充分识别了所有的顾客(包括外部的顾客、内部的顾客、潜在的顾客,甚至相关的受益方)。充分识别顾客是使顾客满意的首要前提,要在管理系统中建立全面地、动态地、及时地识别顾客的机制。②组织应建立如何识别和了解不同顾客的不同需求和不同期望的程序或方法。规定谁去识别，从哪些渠道接受信息，识别的方法和时机，如何收集整理反馈，如何区别哪些属于顾客需求，哪些属于顾客期望。③组织应将所描述的需求和期望转化为由组织的语言所描述的产品的要求。从组织的质量方针、质量目标、质量计划、产品规范、服务规范、检验规范及相关的法律法规等文件中去可以得到体现。④组织将顾客的需求和期望转化为组织的具体要求以后,这些要求是否得以实现,就得看组织的最高管理者是如何将这些要求传递到组织的各个层面。包括传递的方式、传递的渠道、传递的范围、传递的效果，以及管理层和员工对顾客需求理解的差异等等。这是保证体系有效运行的关键点。⑤最后组织应建立一套合理科学的统计分析方法来做顾客满意度的测量与改进。
通过这种程序建立起来的质量管理体系才能真正证实组织有能力稳定地提供满足顾客的产品，增强顾客满意。
(2)解释和学习。组织各个业务单位根据倾听和测量获得的数据，结合本业务单元的业务信息、工作程序和作业技术、人员素质，通过一个解释和学习过程，从数据中获得信息和知识，转化为具体的操作行为和方式。解释和学习过程，就是处理获取的数据，消除噪音，识别信息，产生知识、见解和智慧，以做出有效率的、有效的决策，即按照正确的方法，正确的资源，做顾客满意的事。
①个人学习。个人学习过程是根据个人经验，将信息转化为知识的过程。通过理解，解释或回答“为什么”这个问题。借助知识，知道什么是可行的、如何运行、知识是基于经验、合乎逻辑的论点或基于大量证据的确切的信息。对所有得自于数据、信息、知识和理解的东西进行综合并且用综合后的结果来判断做什么，则成为智慧。②组织学习。从总体来讲，在学习型组织中，在组织价值观与核心理念支配下，在组织成员知识的积累的同时，也促进组织共同知识的积累和发展，形成组织知识。这种组织知识是与行动有关的。组织知识是在沟通和交流中形成的，在沟通的过程中使个人知识得到有机综合。组织知识比任何个人的知识更丰富，且为所有有关的人所理解并实现内部化。
(3)改进和创新。为了实现产品的顾客满意，组织需要在保持系统有效、稳定地运行的同时，必须不断的改进和创新。
关于改进和创新的哲学很多，比如Demine十四点中的第一条是“目标一致，致力于长期改进而非短期利润”；Juran认为“在质量领先竞争中最具决定力的因素就是持续改进的速度，公司必须不断地开发产品新的性能及生产这些性能的新工序。”对于组织各个业务单元而言，这些改进和创新的方法、程序和哲学都是有用的，这种运用与其他管理方式不同的是，在基于质量管理体系的顾客满意管理模式过程中强调的改进和创新是基于顾客需要的改进和创新，是以实现顾客满意、提高组织竞争力为目标的创新，这种改进和创新是各个组织单元的日常活动，是其工作的一部分。
三、基于质量管理体系的顾客满意管理模式的工具、技术和方法
管理技术和工具是实现管理目的的途径，没有相应的管理技术和工具支持，再理想的管理模式也不能有效的实现其目标。基于质量管理体系的顾客满意管理模式必须继承、运用和发展现有的管理支持技术和工具，同时创造新的适用的技术和工具。作为顾客满意导向的管理模式的TQM中使用的技术工具和方法，在基于质量管理体系的顾客满意管理模式中都有重要作用。基于质量管理体系的顾客满意管理模式所包括的技术为：
* 需要掌握顾客满意水平的顾客满意度测量与分析技术和工具；
* 顾客访问技术，如电子化的顾客访问中心；
* 将顾客需求转化成组织产品和服务设计的技术，如质量功能展开（QFD）；
* 支持持续改进的技术和工具，PDCA循环、六西格玛管理、标竿管理等；
* 支持创新的技术和工具；
* 个人和团队学习技术；
* 团队建立与管理技术；
* 支持数据、信息、知识传递与共享的管理信息系统，如智能化管理信息系统；
* 管理组织与顾客关系的顾客关系管理系统等。
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第7篇：寓言故事及寓意范文
[关键词] 多Agent 股票市场仿真 仿真交易
一、引言
基于Agent的建模(ABM)思想自从提出以来，广泛应用于复杂适应性系统的研究领域，在生态系统、社会系统、经济系统的研究中发挥着重要的作用。而基于Agent的仿真平台的研究和使用使得这种研究方法可以更直观和方便地得到应用。传统的金融证券分析大多基于数学计量方法和规则分析，缺乏系统性的分析方法。本文旨在根据证券交易市场的特征，以系统仿真的观点，通过智能Agent来抽象和描述证券市场中的组成要素行为，在虚拟的市场进行运转，对行为产生的数据进行挖掘和分析，为证券投资和市场分析提供支持。
二、多agent模型理论
霍兰(John Holland)于1994年提出复杂自适应系统(Complex Adaptive System，CAS)理论，为人们研究经济系统提供了一种重要的思路和方法。CAS理论认为经济系统不是确定的、可预测的和机械的，而是基于过程的、自组织的和不断演进的。CAS理论的核心就是把系统的成员看作具有适应性的、主动的个体，简称主体，引进宏观状态变化的“涌现”，使之从简单中产生复杂。主体在环境中持续不断地相互交换、学习、积累经验，在此基础上继续优化自己的机构和行为规则，整个宏观系统由微观主体构成，其演变和进化都是在这个基础上逐渐产生的。整个系统的变化被看成一种伴随随机事件和自然正反馈的动态过程。
在我们将系统看作是主体组成的之后，传统的线性和非线性的数学结构很难对系统结构进行描述，而传统经济学倾向于忽略主体的有限理性，遵从理性期望和市场有效性的假定，因此，在这种环境下的所有主体都有一种相同决策制定系统。但是这与实际的市场情况不相符，这时候，就需要基于Agent的仿真建模方法对其进行研究。
不同于传统的“自上而下”看待系统的方法，基于Agent的仿真建模方法是“自下而上”基于过程的，通过分析复杂适应性系统中不同层次上多个适应性主体的行为和相互之间的关系，以及由多主体之问的相互作用而引发的一些突发性的现象，来研究整个系统的演进过程，以便于从整体上把握整个系统的活动。
三、Swarm仿真模型
目前，国外已有许多实现基于Agent仿真模型的软件工具，如桑塔费研究所的Swarm 平台、芝加哥大学的Repast平台、布鲁金斯的Ascape 等。其中最著名的是Swarm 平台，本文的模型将采用Swarm模型的基本思想实现一个类Swarm模型证券仿真交易平台的实现，以研究个体行为对股票市场股价的影响，以及股价波动趋势。
Swarm仿真程序主要包括三类对象：ModelSwarm（模型Swarm）、ServerSwarm（观察者Swarm）以及从所要模拟的真实系统中抽象出来的有代表性的微观个体和这些个体活动的环境，称之为人（Agent）。其中的模型Swarm类和观察者Swarm 类都是Swarm 类的子类，它们二者建立了Swarm 仿真程序的框架结构。人则都是SwarmObject类的子类。模型Swarm 对象是Swarm 仿真程序的核心。首先它是一个人对象的容器，定义了模型中出现的人的种类和每一类人的数目，并持有这些对象的引用。当用户定义好全部的人对象并为它们建立起相互之间的逻辑关系后，通过模型Swarm 对象的buildObjects 方法来创建这些对象。其次，模型Swarm 还定义了模型中人行为执行顺序的动作序列表，动作序列表实现了人之间的交互。观察者Swarm 的作用是监测模型的运行过程、记录模型运行时各个Agent 状态的变化并以图形化的方式输出结果。
四、基于Swarm的证券市场建模
用Swarm 编写仿真程序一般有以下步骤：1)定义模型Swarm；2)定义仿真人及其人行为时间序列表；3）创建观察者Swarm。
1.定义证券市场模型Swarm。在证券市场中模型Swarm可以定义为市场交易机制和市场规则。假设市场中只有一支股票,其数量固定且不产生股利,并假设现金的利息收入不用于股票投资,因此,市场上的总现金和股票数量保持不变。假设市场中有N名交易者,每个交易者在初始时被赋予一定的现金Ci和一定数量的股票Si。股票市场是连续竞价市场,交易者可以提交市价订单或限价订单进行交易。订单匹配的原则为价格优先和时间优先的原则。仿真时钟以离散的方式推进,在时刻t,随机选择一个交易者。该交易者首先决定是买、卖还是不交易以及最大交易数量。然后查看订单薄,寻找是否有匹配的订单;如果有匹配的订单,就与下单者进行交易;如果该交易者无法找到匹配的订单或匹配订单的交易数量小于其意愿交易数量,则根据当前的市场价格和所拥有的资源提交一个限价订单。然后处理下一个交易者直至所有的交易者都进行了一次交易,最后清空订单簿,至此一个时刻t仿真完毕,时钟推进到t+1。当仿真时钟等于结束时间时仿真结束。
2.定义仿真人及其行为时间表。证券市场中交易者分为基本分析者和技术交易者，在模型中将依据一定的给定的时间表做出一定的决策，决策的模型可用下面的数学模型来描述。
基本分析者买人、卖出股票和不交易的决策模型条件分别为公式1～公式3表示:
(1）
（2）
（3）
其中为银行利率，为t时刻股票的价格,为基本分析者i对股票基本价值的估计，是基本分析者i对股票风险溢价的估计，为了简化模型假设对所有基本分析者都相同并且始终不变。
模型中的技术交易者的交易规则为简单移动平均规则。其含义是：若短期移动平均线从下方穿过长期移动平均线，则是买人信号；反之若短期移动平均线自上而下穿过长期移动平均线，则是卖出信号。模型中短期移动平均线为日线，长期移动平均线为日平均线。一般的，两条移动平均线的穿越需要一个有效突破，才可触发买卖信号，以过滤无效的突破信号。避免频繁的不必要的交易。即假定t时刻价格为Pt ，移动平均价格为MA，若满足：
在t-1时刻，，
在t时刻，，
则t时刻就是买人信号，若满足
在t-1时刻，，
在t时刻，，
则t时刻就是卖出信号。
其中，b为有效突破因子，模型中将技术交易者分为若干种类型，每种类型的技术交易者的长期移动平均线的移动平均步长和有效突破因子b不同,以此增加趋势追踪者群体的多样性。
3.创建观察者Swarm
观察者Swarm 的作用是监测模型的运行过程、记录模型运行时各个Agent 状态的变化并以图形化的方式输出结果，在本实验中主要以图表形式输出数据。
五、仿真结论
给定初始参数，通过模型的运行可以输出股票价格、价格的移动平均、交易量、各交易者的资金和股票头寸等时间序列数据。下图是模型某一次运行价格的时间序列图，图中横坐标为仿真时钟，纵坐标为价格。
通过下图可以看出在定义好参与交易者的行为模型后，在一定时间内，股价随着交易行为的发展而产生波动。
通过调整描述交易者行为的参数可以方便地研究微观的交易者的行为对宏观的市场价格、交易量等指标,以及市场中各项制度的实施效果的影响。这样就自底向上地通过模拟微观的投资者行为而得到市场运行的宏观结果，这对于宏观控制和把握股市提供了必要的决策支持。
参考文献：
[1]罗批等:Swarm及其平台下建特定民意模型的探讨[J].系统仿真学报,2004 (1):21-25
[2]应尚军魏一鸣范英等:基于元胞自动机的股票市场复杂忤研究――投资者心理与市场行为.系统丁程理论与实践，2001 23(12)：18-24
第8篇：寓言故事及寓意范文
关键词：给予顾客满意度；汽车售后；服务模式；进行研究
一、基于顾客满意的我国汽车售后服务模式研究意义
随着我国经济的快速发展，也带动着我国汽车产业的快速发展，在汽车行业的快速发展中越展现出我国的汽车售后服务模式的重要性，纵观国内外市场研究，2005年-2006年是汽车销售的喷发期，汽车销售市场竞争相当激烈，由于汽车销售方式已近饱和，国外的汽车销售者将重心转移到运用全面化的汽车销售服务模式进行市场竞争，汽车售后服务模式已然逐渐成为汽车销售支柱之一。由于我国的汽车售后模式研究还是处于落后阶段，对于市场研究不够完整化，目前的汽车售后服务模式对与我国复杂的市场情况无法应对，对复杂的市场问题没有得到正确的处理方法，导致我国在市场竞争中处于弱势。目前，首要问题就是解决对汽车售后服务模式进行改善，使汽车售后服务模式具有专业化、智能化、全面化、个性化、制定化等方面优势的汽车售后服务。目前在这个竞争激烈的市场中，顾客对售后服务满意度是汽车销售非常重要的一部分。
通过专家进行的数据分析得出，在整个汽车销售市场中对汽车销售主要影响因素是汽车配件，汽车配件占有比率是最大，其次就是汽车售后服务比率，汽车售后服务比率仅次于汽车配件的比率。同时数据显示，国内的顾客满意的汽车售后服务模式跟国外的顾客满意的汽车售后服务模式相比，两者之间的差异较大，虽然国内的汽车售后服务模式起步较为晚，经数据研究表明，我国的汽车售后服务模式具有较大的升值空间。
二、基于顾客满意的我国汽车售后服务模式介绍
对“一条龙”的服务模式进行介绍，其中包括汽车销售、零件配置、售后服务、信息解答等方面，目前采用这种模式的汽车销售店的代表是“4S”店，从4S汽车销售来看充分展示了这种模式对企业品牌服务和企业服务模式的统一，已经成为了市场终端的代表。采用对顾客一条龙的服务优势有以下几个方面，这项服务的最大的优势特点就是对顾客可以进行全面服务，这样有利于了解顾客的喜好和要求，在售前到售后可以与顾客达成良好信任度以及对顾客的了解度，这种模式能够更好的提高顾客满意程度，可以为公司培养更多忠实的顾客，同时也可以吸引更多的未来顾客，售前工作与售后工作的结合，可以提高公司的的汽车销售运行效率，增强对企业工作人员的管理程度，降低了对企业的管理难度，使公司销售系统更加完整化，提高了企业综合能力。同样这种模式也有缺点，这种模式的实施在经济上是需要投入大量成本才能运行周转，短时间内的收益并不理想，需要长时间才有好的收益，需要做好持久准备，在工作人员与顾客进行售后服务时如果只注重眼前的利益，就会导致整体服务标准降低，同时也会造成一大批的社会专业人士的流失，不利于充分利用社会资源。
三、提高汽车售后服务顾客满意度
之前在汽车销售行业企业销售的竞争力主要取决于汽车销售的生产规模的大小，作为目前经济发展最为潜力的企业之一，汽车企业销售的特点是高投入、高风险、高收益的特点，那么就要要求汽车企业管理者用最快的时间来摸清经济规模的各方面要求以及应该注意的事项，由于竞争激烈，目前国内的各个集团都在积极的向国外的汽车售后服务模式学习，将国外先进的汽车售后服务模式与国内传统的汽车售后服务模式相结合起来，创造出一种新型的、完整的、更全面化的汽车售后服务模式，使我国的汽车销售行业可以在国际汽车销售市场上迅速确立国际地位。汽车销售已从以“产品为中心”到现在以“客户为中心”为主旨，以前以产品为中心主要影响因素是经济不发达、人们对汽车了解度不够，物质需求不高，没有进军国际市场等，而现在以“客户为中心”为主旨是因为目前经济快速发展，带动汽车产业销售，人们对物质的出发点更重于自己的喜好而不是产品的本身，国际市场竞争激烈等方面。如今的客户资源已经成为了企业的核心，以满足顾客的需求为前提，来提高顾客的满意度，进而提高顾客的忠诚度和购买率，这样可以减低客户资源的流失、业绩的上升、缩短销售周期、降低企业成本、扩大市场交易为目标，提高企业全面化的盈利和竞争力。同时对顾客进行售前售后全程服务细节进行报告编制，整理好所有报告交由专家对汽车售后服务模式进行分析与研究。
四、结语
通过本文可知，顾客满意度对整个汽车销售的重要性，进而也体现出汽车售后服务模式是决定汽车销售成功重要组成部分。将国外先进的售后服务模式于中国传统的售后模式结合起来，可以创造出新型的汽车售后服务模式，推动我国的汽车销售的发展。
参考文献：
[1]柯克雷.基于顾客满意的我国汽车售后服务模式研究[J].经济论坛，2011，（08）
[2]曾珠.基于客户行为差异的汽车售后服务推荐研究[D].武汉理工大学，2013（14）
[3]刘建峰.A汽车4s店售后服务管理创新研究[D].吉林大学，2014.（06）
[4]乔辉.国内汽车售后服务顾客满意度研究[J].物流工程与管理，2013，（18）
第9篇：寓言故事及寓意范文
关键词：IPO 抑价水平预测 进化算法
IPO（Initial Public Offering）抑价水平是IPO定价的重要指标，其衡量股票上市首日的收盘价格与发行价格的差距。IPO抑价水平过高会引起资源配置低下；损害原始股东利益，例如the 在1998年11月12日其IPO发行价为每股9美元，股价在发行当天曾一度涨幅达1000%，97美元每股，后回落至63美元每股。虽然the 公司通过IPO募集到3000万美元，但是据估发行的需求水平和交易的规模，公司预计损失了2亿美元。IPO抑价是各国股票市场中的普遍现象。一般较为成熟的股票市场的IPO抑价水平较低，例如在2000至2009年间日本平均IPO抑价率为28.4%， 美国为18.4%，而中国A股市场则高达110.34%。
一、IPO抑价计算
（一）第一种计算方法：IPO抑价水平可定义为第一天股票交易发行价和收盘价格的变化百分比， 可定义为
（二）如果考虑到IPO股票所在发行市场的指数波动，则公式1可修正为下列形式：
IPO前一天的收盘指数。公式2考虑到股票 IPO所在交易市场发行日前后的整体市场的股指波动，能更准确的衡量股票的IPO抑价率。如果抑价率大于0，则上市首日存在明显的超额收益，说明新股的价值被低估；如果抑价率小于0，则表示股票上市首日跌破发行价，说明股票的价值被高估。
二、IPO抑价水平预测算法-双层进化算法[1]
进化算法来源于生物进化论中的概念，比如繁殖，突变，重组等。进化算法是一种迭代进化法，一般是从一个原问题的一群解出发，得到另一群较好的解。进化算法可分为三类：
遗传算法（genetic algorithm，GA），进化规划（evolutionary programming， EP）和进化策略（evolution strategies），这三类通过不同层次，不同角度来模拟生态进化原理，以便为了求解问题。
在学习类算法中包括两个阶段，第一个阶段为训练阶段，其内容是创建一个模型。第二个阶段为测试阶段来验证阶段一中创建的模型。
（一） 影响IPO抑价因素
在大量的文献中都讨论到关于IPO抑价的因素，综合分析后得出以下因素：
1. 承销商的威望
低离差性公司为了在市场中表现公司低风险的特性会选择有声望的承销商。与此同时，承销商为了保持他们的声望，会选择低离场性的公司来进行IPO. 同时还得出在承销商的威望和他们所IPO价格上升的方差，幅度都存在负相关性。在这里承销商的声望可建模为虚拟变量，如果是有声望的承销商，则变量的值为1否则为0.
2. 路演中的价格范围
路演是国际上广泛采用的证券发行推广方式，是指承销商面向机构投资者的推介活动，其作用是让准投资者更了解拟上市公司的情况。在路演过程中需提供给潜在投资客户的参考价格范围。范围的大小可以认为是对于拟上市公司真实价值的不确定性，因此这个因素会影响到IPO的抑价率。可表示为：
3. 最终IPO价格与路演中间价格的调整量
最终IPO的价格与在路演过程中的价格范围也表现出对于拟上市公司的不确定性。可表示为：
4.保留股票
初始投资者在IPO时期保留的资本可看做是股票质量的指示信号。此因素可以比例来表示，这个比例的分子是股票IPO时卖出的数量，分母是发行后的股票数量与IPO卖出的数量的差值。可表示如下：
5.股票发行总额
这个因素可定义为股票发行总额的对数，其中不包括超额配售的部分。可表示如下：
6. 科技性
把科技性纳入到考虑因素是因为在研究中表明，科技性公司一般拥有较大的IPO抑价水平。同承销商的威望因素相同，其变量取值为0，1.当IPO公司属于科技性公司时为1，否则为.
（二）算法过程解析
1. 确定样本所在区域
这个过程通过最近邻原则来将样本数据区分至不同的区域，以达到提高预测准确度的目的。首先将输入变量分为不同的泰森多边形区域，假设输入变量的维度为n，n+1维则是预测结果。 原型机可定义为输入变量空间中的一个向量P， 存在k个原型机，符合，将Rn分为k个泰森多边形区域。可按照下述公式来定义一个区域 其中d表示欧几里得距离。
2. 适应度评价
适应度函数可用来评估个体的优劣程度的工具，适应度函数作用于某个体时的值可认为是该个体的适应度
训练模式由n+1维的向量组成，可表示为
3. 进化策略
进化策略可采用变异，重组算子，高斯变异算子实现个体更新。进化策略的变异方法是在旧的个体上，增加一个正态分布的随机数，因而产生新的个体。 每一代中，变异后的个体与父代进行比较，并选择比较好的一个，此策略可称为（1+1）策略。进化策略的变异是在旧的个体基础上添加一个正态分布的随机数，从而产生新的个体，变异过程可表示为：
对第i个分量产生一次符号标准正态分布的随机数。
4. 预测
对于输入T， 每一个子系统需要建议样本所在的区域。通过对不同区域的回归分析来得到T的估计值作为预测结果。上述过程可以使用不同的初始化值来重复10次，因此，这个系统可以由10个子系统组成。每一个子系统都是一个泰森域模型，不一定每一个子系统都会有一个有效的输出。可以将有效输出的平均值作为最终的输出。
下面从数据变量方面及方法分析进化算法预测我国IPO抑价水平的可行性：
数据变量方面经归纳整理，可分为大类：承销商威望因素，路演价格范围，发行价格，保留股票数量，股票发行总额及科技性。
首先：承销商威望因素。据统计，2012年中国承销商中，主要以中信，国信，招商，平安，民生，广发等券商为主。证监会每年度以证券公司风险管理的能力为基础，结合公司管理水平及市场竞争力对共公司进行综合性评价。证券公司将被分为A（AAA，AA，A），B（BBB，BB，B），C（CCC，CC，C），D，E五大类共11个级别。除证券公司的评级外可结合往期各券商发行IPO的抑制率及发行的资本总额为评估因素对承销商排序，排次较高的券商认为其具有威望。承销商威望因素赋值为1，否则赋值为0。
其次：路演价格范围，发行价格，保留股票数量，股票发行总额。路演目前在我国已成为上市前的必需环节。除过传统的路演，更出现了网上路演，通过互联网来展示上市公司，推广股票。这些因素在IPO之前需要逐个确定。
最后：科技性。1937年成立的SIC（Standard Industrial Classification）系统将个公司机构氛围不同的领域，同时这个系统也应用于其他国家。我国虽然没有应用SIC系统，但可以通过科技公司经营范围来界定拟上市公司的科技性。
分析方法中建立模型机预测等过程可在Matlab中实现，Matlab较强的处理数组及矩阵的特点，以及庞大的函数库比较适合运用双层进化算法的实现和分析。
参考文献：
[1] Ritter，J.R.，and Welch，I. A review of IPO activity， pricing，and allocations. Journal of Finance，57，4（2002），1795-1821，2002.
[2]R.B Carter and S.Manaster，’Initial public offering and underwriter reputation’， Journal of Finance vol.45，pp.605-622，1988.
[3]W.L.Megginson and K.A.Weiss，“Venture capitalist certification in initial pubic offering
“， Journal of Finance vol.46，pp，799-903，1991.
[4]B.A.Jain and B.N.Nag，”Artificial neural netwwok models for pricing initial public
offerings”， Decision Sciences vol.26，pp.283-299，1995.
[5]I.Rechenberg，”Cybernectic solution path of an experimental problem”Royal Aircraft
Establishment， Farnborough p.Library Translation 1122，1965.