寓言故事及寓意精選(九篇)

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第1篇：寓言故事及寓意范文

（赤峰學院 蒙古文史學院，內蒙古 赤峰 024000）

摘 要：“諺語群”是諺語中相互間有一定關聯的一批諺語的集合。它和分散的諺語比起來，更客觀、更全面、更系統。本文以蒙古族諺語為例，在陶匯章先生研究的基礎上，探討“諺語群”的分類及其意義。

關鍵詞 ：諺語群；諺語；蒙古族

中圖分類號：H214

文獻標識碼：A文章編號：1673-2596（2015）07-0180-02

基金項目：內蒙古民委2014年度課題《蒙古族動物類諺語的隱喻機制研究》的階段性成果（MW-YB-2014035）

“諺語群”是諺語的地方性、時代性、口語性的綜合反映，它以各種關聯為紐帶，可以分為不同的類別。本文以蒙古族諺語為例，在陶匯章先生研究的基礎上，探討了“諺語群”的分類及其意義。

一、“諺語群”的概念

“諺語群”是陶匯章先生在他的論文集《諺語文論》中首先提出來的一個新概念。這個新概念的提出，為諺語的研究開拓了一個新的視角，提供了一個新的思路。陶匯章先生在《諺語文論》中首先列舉了28條論述房屋朝向的諺語，然后分類解釋，最后總結說：“像這樣相互間有一定關聯的一批諺語，我們叫它為一個‘諺語群’。”他還進一步解釋：“‘諺語群’是諺語與諺語之間等同物、類似物的匯聚。”諺語是廣大人民群眾千百年來在生活生產實踐中沉淀下來的語言智慧和經驗的總結，它是一種客觀存在，諺語與諺語也和人與人一樣，也會有這樣那樣的聯系，所以，諺語也可以按照它的內容、形式的關聯的不同，分成一個一個的不同的“群”。陶匯章先生根據他幾十年研究諺語的心得，認為，中國諺語的研究，“應當在總體研究、群體研究和個體研究的相互配合中，不斷向前推進”。

二、“諺語群”的分類

“諺語群”是諺語中相互間或在內容上或在形式上有一定關聯的一批諺語的集合，而每一個集合的內部，還可以因為各方面的差異分成不同的類別。也就是說，大的“諺語群”中還可以分成若干個小的“諺語群”，而且每一個小的“諺語群”中的諺語有些還有交叉的現象。所以，“諺語群”的分類是一個極其復雜、繁瑣的事情。根據目前掌握的資料，大體上可以分為以下六類：

1.內容關聯而說法不同。這主要是針對敘述式諺語而言。這類“諺語群”中的諺語內容相關聯，甚至完全相同，只是在表達時采用了不同的說法，可以正說、反說，加字、減字，簡說、繁說，韻文、散文，文言文、白話文，等等。例如：“青春不能挽回，衰老無法避免”；“年華莫虛度，青春不再來”；“日月莫虛度，青春不再來”；“別虛度年華，莫荒廢青春”；“黃金丟了，可以找回來；時間過去了，就無法追回”；“青春挽不回，暮年難擺脫”。這六條蒙古族諺語在內容上完全相同，都是告誡人們時間一去不復返，應該珍惜時間，只是在表達時采用了不同的說法，所以，它們是一個“諺語群”。

2.內容關聯而比喻不同。這主要是針對運用了比喻修辭手法的諺語而言。這類“諺語群”中的諺語說明的是同一個道理，只是在表達時采用了不同的比喻形式。例如：“駿馬能飛躍塹壕，意志能克服艱險”；“月套環要起風，人立志能成功”；“只要有根子，就會開放出花朵來；只要有志氣，就會闖出路子來”。這三條蒙古族諺語是一個“諺語群”，都采用了比喻的修辭手法，分別用不同的喻體，表達了有志者一定能戰勝困難、獲得成功的道理。

3.內容關聯而襯句不同。這主要是針對復句式諺語而言。復句式諺語是由兩個或兩個以上的句子組成的諺語，但一般以兩個句子的為最多。在復句式諺語中，其中一個單句表達它的主旨，另一個單句只作為襯托使用，它從正面或反面來烘托主句的意思。襯句有的具有比喻的性質，但它與主句相對獨立，起的作用不僅限于比喻而已。襯句在復句中，有的在前，有的在后，但它們的作用是一樣的，類似于“興”，即“先言他物以引起所詠之辭”。例如：“講人心靈美的，別看衣著，要看心靈”；“名山不在高峻，而在于景色；人好不在相貌，而在于心靈”；“花美在外觀，人美在內心”；“與其選擇漂亮的臉蛋，不如物色善良的心靈”；“臉蛋好看不算俊，心底善良才算美”；“心地不善的人，學識再多也無用”；“外貌美只能取悅一時，內心美才能經久不衰”；“蛇美只在皮外，人美卻在內心”。這八條蒙古族諺語是一個“諺語群”，它們以各種襯托來強調人心靈美的重要性。

4.比喻、內容相同而說法不同。有一些諺語，作比喻的事物基本相同，所表達的內容也大體一致，只是在表達時采用了不同的說法。例如：“買馬須瞧牙口，交友須摸底細”；“馬要看牙口，人要看行動”；“馬看牙口，人聽說話”；“想買馬瞧牙口，欲交友察心地”。這四條蒙古族諺語是一個“諺語群”，都是以馬為喻，在內容上也完全相同，它們一方面告訴人們買馬時，要觀察馬的牙齒，根據它的牙齒可以判斷它的年齡；另一方面又告訴人們交友的方法，當然，主要是告訴人們交友的方法。

5.比喻或襯句相同而內容不同。在一些諺語中，比喻或襯句相同，長期沿用，已經形成了一種大體固定的句式，但主句卻有變化，表達了不同的內容，說明了不同的道理。例如：“金錢如糞土，聲譽值千斤”；“金錢如糞土，人格值千金”；“金錢如糞土，道德值千金”。這三條蒙古族諺語都以“金錢如糞土”為喻，但卻分別說明了聲譽、人格、道德的更可貴。“金錢如糞土”經過人們的反復使用，已經成為一種固定的句式，在它的后面可以有各種各樣的不同的說法。所以，以“金錢如糞土”為比喻或襯句的一批諺語，可以是一個“諺語群”。

6.形式相同而內容不同。在諺語中，還有一些諺語，在內容上不同，但在形式上卻完全相同，它們也可以形成一個“諺語群”。例如：“寧可折骨頭，不可敗名聲”；“寧可窮而存志，不可富而失節”；“寧可在家鄉斷骨，不可在他鄉丟丑”；“寧可喪失生命，不可失去氣節”；“寧可光明磊落地死去，不可卑鄙無恥地生存”；“寧可做窮人，不可做壞人”；“寧可拋卻頭顱，不可失卻名譽”；“寧可折腰，不可彎腰”。這八條蒙古族諺語雖然表達的內容不同，但都采用了“寧可……，不可……”的形式，也是一個“諺語群”。

三、“諺語群”的作用、意義

把一個個分散的諺語集中起來研究，不僅有助于我們從群體上把握諺語的本質特點，幫助我們更客觀、更全面、更系統地認識、了解諺語。首先，研究“諺語群”有助化深化“諺語學”的研究。“諺語學”在我國由于種種原因，它起步晚，發展慢，還是一門新興的學科。而“諺語群”概念的提出，為我國“諺語學”的研究提供了一個新的角度，為全面了解諺語的相關問題提供了一個相互印證的參照物。諺語產生于民間，在文字產生以前，主要依靠口口相傳延續，而諺語傳播者的知識、經歷和生活體驗又都不一樣，所以在長期的傳承過程中，就產生了差異，例如：前面所列舉的關于“買馬”與“交友”的四條蒙古族諺語。內容和比喻格式完全相同，但在說法上卻存在差異。在一個“諺語群”中，諺語之間有的是時共關系，有的是歷時關系。通過對同一個“諺語群”中古今諺語的對照、比較，可以追溯到它的源頭。其次，對“諺語群”的研究，有助于我們客觀、全面、系統地了解事物的本來面貌。正如陶匯章先生在《諺語文論》中所說的：“民間智慧是一個整體，要從宏觀上去作整體把握；執著于一條、兩條諺語，勢必流于片面，斷章取義而不得其真義。研究諺語群，就是要研究諺語的整體組合現象，積不完整為完整，不全面為全面，不周密為周密。”蒙古族諺語是蒙古族民間文學寶庫中一種古老而獨特的表達形式，其中不僅蘊含著千百年來蒙古族人民語言方面的智慧和經驗，而且還反映了蒙古族的風俗習慣（比如禁忌、好惡等）、生產生活狀態、宗教信仰、價值觀念、思維方式等。如果把蒙古族的諺語集中起來，分成若干個小的“諺語群”來研究，那將會使我們對這個民族及其歷史、文化有一個更全面、更系統的了解。“從這個意義上說，我們也可以把諺語群比作歷史的黑匣子”。

總之，集中的“諺語群”和分散的諺語，是不一樣的。“諺語群”是系統的、開闊的，便于人們多方面、多角度、多層次地考察語言現象，它像一個裝滿水果的籃子，你可以自由地從中挑選你喜愛的或需要的水果，而不是像隨意扔在地上的分散的水果，需要你一個一個地揀，費時費力。

參考文獻：

〔1〕陶匯章.諺語文論[M].長春：吉林文史出版社，2005.

〔2〕朱榮阿，材音博彥，蘇利婭編.蒙古族格言俗語集萃[M].呼和浩特：內蒙古人民出版社，1988.

〔3〕邢莉.草原牧俗[M].濟南：山東教育出版社，1999.

第2篇：寓言故事及寓意范文

1課程的定位和目的

實驗中醫學基礎，是我校創設的中醫專業本科（七年制和五年制）的一門專業基礎課。它是在該專業本科學生學習完普通基礎課和中醫、西醫專業基礎課程之后，為使學生于在校期間能掌握一定的進行中醫學實驗研究的基礎知識和基本技能，初步樹立正確的中醫科研觀點和思路，提升本科學生的知識層次和學術水平而創建的一門新興課程。因此，該課程定位為專業基礎課，學科目錄隸屬于中醫基礎理論學科。

正是基于實驗中醫學基礎的課程定位，課程在創建之初就提出了該課程的教學目的在于，通過課堂講授和實驗技能的訓練和操作，使學生能夠系統了解和掌握進行中醫藥學實驗研究的基本知識和規律，樹立和端正進行中醫藥學研究的正確的科研思維和觀點，熟悉和掌握進行中醫藥學研究的基本程序、基本方法和基本技能，并了解中醫現代研究的成就與進展。從而達到提高學生科研意識、科研水平和動手能力之目的。并希望通過該課程為培養和造就中醫自己的科學實驗研究人才開辟新的途徑。

2課程實踐

實驗中醫學基礎在其課程實踐的十年中，無論在授課的對象、授課的方式、理論課和實驗課的比例上都經歷了一定的變革。

2.1授課對象的改變  從開課之初，實驗中醫學基礎主要是針對中醫五年制本科三年級的學生。該階段的學生已經基本學習完中醫的專業課程，正準備進入臨床實習。但自2006年起，由于我校課程的重新調整，實驗中醫學由中醫五年制本科的專業基礎考察課，更改為七年制科研方向（理科基地班）的專業基礎考試課。自此，它的授課對象也發生了改變，主要面向七年制四年級第二學期的學生。相對于五年制本科三年級學生，這些學生由于在一、二年級接受了較為系統的現代生物知識體系和實踐操作的訓練，因此，與前者相比，他們對課程中所介紹的中醫科研現代研究部分的領悟要明顯占有優勢。

2.2授課方式的改變  實驗中醫學基礎在設立之初由于沒有固定的課程組，所以主要由參與《實驗中醫學基礎》自編教材編寫的十幾位教師擔任授課任務。主要方式就是，每個老師利用1次課講授他的研究思路和成果。這種授課方式雖然生動，但卻不利于保持課程講授的連貫性和統一性。自2001年，隨著實驗中醫學基礎課程組的出現，該課改為了擁有固定教師的專職授課。這一變革無論從教師的備課還是學生的聽課效果都有了長足進步。

2.3理論課和實驗課比例的改變  實驗中醫學基礎課程設制的目的中有重要的一條就是要提高學生科研動手能力。因此，實驗課始終是該課程的重要組成部分。2006年，伴隨著課程對象的改變，該課程實驗的比例也發生了變化，在總課時72學時沒變的基礎上，由之前的12學時提高到了18學時。由4次實驗課，增加為6次實驗課，這大大提高了實驗中醫學基礎對學生科研動手能力的培養。

3教材及教師隊伍建設

由于實驗中醫學基礎是我校新開創的一門課程，因此，沒有現成的教材可以采用。2000年劉燕池教授組織十幾位在中醫科研上有經驗的教授編寫了校內自編教材《實驗中醫學基礎》。這本教材分為上下兩篇。上篇主要介紹中醫科研的基本程序和方法。下篇則主要通過對中醫科研成果的介紹來向學生展示中醫學實驗研究的方法和途徑。由于是初次編寫，前無藍本可依，所以盡管這本教材現在看來顯得相對比較粗糙，但對于教材重要的是要立足于能使學生建立一個盡可能規范、比較完整的專業知識體系的原則而言，這本教材基本上體現了這一指導思想，所以它從2000年一直延用至今，共8屆學生。在此雖然更換教材，但是在課堂教學中教師講授的內容已經根據中醫科研的發展作了很大的修改。

此外，在教師隊伍的建設上，十年來也有了翻天覆地的變化。由起初的1位專職授課教師，發展壯大為擁有4位博士的固定教師隊伍。目前該課程教師的平均年齡為37歲，學歷100%為博士，有1名教授，2名副教授和1名講師。

4獲得的經驗

第3篇：寓言故事及寓意范文

關鍵詞：股票價格收益率 波動率 GARCH模型

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2015）08-097-04

一、引言

波動率是股票收益率不確定性的一種度量，是衡量金融風險的重要指標，被廣泛使用于整個金融理論研究與投資實務中，例如資產定價、投資組合優化、風險管理等。研究表明，波動率具有明顯的集聚性和持續性，具有很強的自相關特性，因此，對于市場波動率的歷史研究能夠幫助人們更好地預測它的變化趨勢、管控投資風險、提高收益率。現實需求與理論需求，催生了大量的波動率預測模型研究，典型例子如指數加權移動平均（EWMA）模型、自回歸條件異方差（ARCH）模型、廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型，等等。就GARCH模型來說，使用最為普遍的當屬GARCH（1，1）模型。研究人員使用這些模型對金融市場做了許多研究，包括匯率市場、期貨市場、股票市場、金融衍生產品市場等。

中國經濟在2010年成為世界第二大經濟體，國內投資者投資需求急劇擴大，但受限于國內金融市場的不發達，大量的國內投資者僅限于房地產、國債、基金、股票等少數產品，期貨、期權等衍生品投資只是少數人的投資領域。在國內房地產價格持續多年爆發性上漲之后，許多個人投資者把目光投向了股票市場。分析預測股票市場收益率的未來趨勢，可以為個人投資者提供一定的參考。本文選取了國內11個板塊的代表性個股作為研究對象，使用GARCH（1，1）模型分析各板塊收益率的波動率、預測未來股票收益率的范圍。

二、數據選取和分析

本文選取滬深300成份股中的代表11個不同板塊的11只股票作為研究對象，涵蓋2011年首個交易日的收盤價至2014 年最后一個交易日共969個數據。為了方便分析，防止休市日數據空缺，將數據向前推移，形成連續的時間序列。其來源是大智慧軟件的歷史數據。無論是對投資者還是分析人員來說，收盤價都是很重要的，更能反映上市股票的股份走勢，從而具有引導投資者或者分析人員的作用。日市場收益率，是反映日價格波動變化程度的指標，收益率的標準差或方差可以體現市場的波動特征和風險特征，因此選擇日市場收益率來研究既是市場需求也是研究慣例。

通過對選取的11只股票股價進行統計分析，通過使用大智慧軟件下載，得到各股的日收盤價格，表1列出各股的統計期間的首個收盤價和最后收盤價，以及除去各股停牌日的數據得到總的數據個數。最少為928個，最多為969個，基本在940個左右。

（一）收益率描述性統計

先描述建立模型和統計檢驗所使用的基本數據，將股票市場日收益率rt定義為股價比值的對數，即股價對數值的一階差分。

rt=ln=lnst-lnst-1

其中st，st-1表示時刻t，t-1的股票收盤價格。選取對數收益率在統計計算時更容易處理：

lnst-lnst-k=lnss=lnss?ss…ss

=lnss+lnss+…lnss

=rt+rt-1+…rt-k

這樣連續復合多期的收益率只需要把它寫成單周期的收益率的加總。

下面就國金證券做詳細介紹。求出國金證券股票的日收益率，并結合時間變化得到收益率的時間序列圖：

通過對國金證券收益序列的線性圖可以看出，國金證券股票收益率表現出持續性和波動集聚性，即大的波動后面常常伴隨著較大的波動，較小的波動后面的波動也較小。

對于國金證券進行分析，經檢驗統計得到國金證券對數收益率序列均值（Mean）為0.1056%，標準差（Std.Dev.）為0.030495，偏度（Skewness）為0.350899大于0，說明序列分布有長的右拖尾，即樣本期間內收益率大于于平均值的交易日較多。峰度（Kurtosis）為4.625334，高于標準正態分布的峰度3，說明收益率序列具有尖峰的特征。Jarque-Bera統計量為38.80067遠大于標準正態分布的臨界值9.21，說明存在“厚尾”的特征，P值為0.00000，拒絕該對數收益率序列服從正態分布的假設。

對于其它10只股票的統計描述重復以上操作。得到收益率時間序列與圖1類似，所以就不一一繪出，都具有相似特征。而其它10只股票的描述性統計量經過整理與國金證券的數據整合后得到表2，從表2中可以了解到國金證券的平均收益率最高，北大荒的最低。偏度都不為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絕服從正態分布假設。

（二）序列的平穩性檢驗

在對收益率分析之前，首先遇到數據的平穩性問題，因為GARCH模型對樣本數據的要求是序列必須保持平穩。本文運用ADF（Augmented Dickey―Fuller test）方法檢驗方法進行序列平穩性檢驗，對收益率序列進行檢驗，得到的ADF結果如表3。

ADF檢驗結果顯示：對于國金證券的t統計量的值-29.92496小于顯著性水平為1%的臨界值，同時對應P值為0，則股票收益率序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設，即接受不存在單位根的結論，因此收益率序列是具有平穩性，說明利用ARCH類模型進行模擬是有效的，同樣檢驗其他10只股票，得到的ADF檢驗結果顯示也具有平穩性，從而利用ARCH類模型進行模擬也是有效的。

（三）序列殘差ARCH效應檢驗

序列的平穩性得到檢驗，再對序列的相關性進行檢驗，如果序列不具有自相關性則只需要考慮GARCH模型，否則需要嵌入ARMA模型來消除序列的相關性，再次，對數據進行異方差ARCH效應檢驗。

對于序列自相關性的檢驗，調用Eviews中的view-correlogram檢驗得到其序列的自相關函數分析圖2。

AC是自相關系數ξk，即構成時間序列的每個序列值rt，rt-1，…rt-k之間的簡單相關關系。圖1中右邊的序列數字1，2…12表示滯后階數，ξk表示時間序列中相隔k期的觀測值之間的相關程度。ξk的取值范圍是-1～1，并且越接近1，自相關程度越高。PAC是偏相關系數？漬kk，是指對于時間序列rt，在給定rt-1，rt-2…rt-k+1的條件下，rt與rt-k之間的條件相關關系。其值的范圍為-1～1，AC下對應的數值表示對應滯后階數k下的自相關系數大小，可以觀察到序列的自相關程度很低。且Q統計量對應的P值均大于置信度0.05，所以序列在5%的顯著性水平上不存在顯著的相關性。其它10只股票經同樣檢驗發現其它收益序列也不具有顯著自相關性。

由于序列不存在顯著的相關性，即rt與rt-1之間無關系是由于受到白噪聲干擾。將白噪聲定義為εt。

設立模型：rt=πt+εt

將去序列去均值化，得到et=rt-rt，國金證券取均值后為et=rt-0.001056

通常檢驗一個模型的殘差是否含有ARCH效應的檢測方法包括：ARCH―LM檢驗和殘差平方相關圖檢驗。本文運用殘差平方相關圖方法來檢驗國金證券的收益率序列。對殘差的平方相關圖檢驗首先建立zt=e2t，再對zt用軟件取view-correlogram，得到zt的自相關函數分析圖如下：

由圖3可以觀察自相關系數AC，PAC對應的值很小，且Q統計量對應的伴隨概率p都基本為0。所以殘差平方序列存在自相關，即序列具有ARCH效應。

重復以上操作得到其它10只股票的殘差平方序列自相關函數分析圖，整理數據后得到表4（見下頁），除了寶新能源的伴隨概率隨著滯后階數增大而趨于0以外，其它各股對應伴隨概率都趨近于0這里就沒有一一列出。由表4可知寶新能源在高階滯后下也具有ARCH效應，其它10只股票的ARCH效應顯著，所以這里只需用GARCH模型對各股收益率下一列進行建模。

三、GARCH（p，q）模型

在描述收益率序列rt的GARCH（p，q）模型由兩部分組成。第一部分是均值過程：

Rt=a+θiRt-i+εi+ηjεt-j

第二部分為條件異方差：

h2t=β+φiε2t-i+ψjh2t-j;β>0，φi>0，ψj>0;

即隨機擾動項滿足上式則序列服從GARCH（p，q）過程。

實際應用中，模型中的q值較小，所以一般地GARCH（1，1）模型就能夠描述大量的金融時間序列數據。

（一）GARCH（1，1）一般模型

GARCH（1，1）模型的公式為

σ2t=γVL+αr2t-1+βσ2t-1 （1）

其中，σt為t天后的某個市場變量的波動率，σ2t為第t天的方差率，VL為長期平均收益率方差，γ為VL的權數，α為r2t-1的權數，β為σ2t-1的權數。因為權數之和為1，有

γ+α+β=1

GARCH（1，1）模型中的“（1，1）”表示σ2t是基于r2的最近觀測值和方差率的最近估計值。

設ω=γVL，則GARCH（1，1）模型可以重新寫為

σ2t=ω+αr2t-1+βσ2t-1 （2）

估計參數的時候，常用模型（2）的形式，一旦得到ω，α以及β的估計值，則γ等于1-α-β。長期平均方差率VL可以計算成ω/γ。為了得到穩定的GARCH（1，1）過程，需要滿足α+β<1，不然長期方差率的權數將是負值。

（二）GARCH（1，1）模型中的參數估計

σ2t=ω+αr2t-1+βσ2t-1

通過EViews軟件估計各股票模型參數結果如表5所示：

通過表示了計算GARCH（1，1）模型參數的過程，經過計算的到的參數值分別為ω=3.02e-05，a=0.053084，β=0.915674，

得到：σ2t=3.02e-05+0.05308r2t-1+0.915674σ2t-1

并且本例中長期方差率VL為：0.0009666784長期波動率為=0.03109，即日波動率0.03109，而年波動率σ=0.03109=0.492356即49.2356%，由于股票波動率典型處于15%～60%之間，通過實際波動率的值49.2356%對GARCH（1，1）模型預測準確度做一個預估計。

四、波動率預測

股票波動率可以定義為股票收益率的年標準差。對于股票未來波動率對于投資者或證券研究人員非常重要，所以會嘗試估計出未來波動率，這里主要利用GARCH（1，1）模型來估計。

（一）波動率的極大似然估計

首先定義第i天的方差估計值vi=σ2i。我們假設ri關于方差的條件概率分布為正態分布。那么，最佳的參數應該最大化表達式（3）的值：

exp （3）

取對數得到右式中的-lnvi-最大化，即-mln（v）-最大化，我們只需要使得最大化即，將該等式關于v求導，并令它等于零，我們得到的v的極大似然估計為r2i。即可以定義第3天的波動率v3=r22=1.8971e-06，從而對于未來某天的波動率可以基于已知波動率求出。

（二）未來股票波動率的估計

第t天的波差率可以從第t-1天結束之時估計得出。當使用GARCH（1，1）模型的時候，該值為

σ2t=（1-α-β）VL+αr2t-1+βσ2t-1即

σ2t-VL=α（r2t-1-VL）+β（σ2t-1-VL） （4）

在未來的第t+n天，有σ2t-n-VL=α（r2t+n-1-VL）+β（σ2t+n-1-VL）r2n+t-1的期望值為σ2n+t-1。因此E[σ2t+n-VL]=（α+β）E[σ2t+n-1-VL]，其中E表示期望值。反復利用該等式，可以得到E[σt+n-VL]=（α+β）n（σ2t-VL）即E[σ2t+n]=VL+（α+β）n（σ2t-VL），該公式利用了第t-1天結束之時存在的信息，預測了第t+n天的波動率。

例如已知2011年1月6日國金證券股價波動率為1.8769e-06，可以求出2014年12月31日的股價波動率期望為E[σ2946]=VL+（α+β）943（σ23-VL）=0.000966647。這樣我們利用這個模型可以估計未來股票收益率的波動率，在為股票投資者提供一種參考。

五、收益率預測

由于股票市場的股票收益率的分布不符合正態分布而是接近穩態分布，所以對于股票收益率的預測比較難控制，而本篇論文結合傳統B-S期權定價模型假設股票價格在短時間內變化服從正態分布，根據正太分布的可加性可以假設股票價格收益率服從正態分布。以此估計股票未來收益率。

由伊藤定理推導出lns遵循的過程滿足的股價行為模型：

ln（sT/s0）～漬μ-T，σ

μ為股票年預期收益率，σ為股票價格的年波動率。

現在定義μ為0時刻與T時刻之間的連續復利年收益，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，則3個月后的股票收益率滿足式（4）：

ln（s0.25/s1）～漬0.2493-0.4924/2×0.25，0.4924

（4）

s0.25為2015年3月底的股價，s1=19.79。

由于一個正態分布變量值位于均值兩邊1.96倍標準準差范圍內的概率為95%。因此，95%的置信度下3月底收益率范圍為

0.032-1.96×0.2462

即實際收益率落在-0.45～0.515之間的概率為95%。通過大智慧軟件取得數據2015年3月31日的股票收盤價格為25.51，當天收益率為0.254為正好落在這一區間內。同樣估計出其它股票的波動率期望以及2015年3月31日的收益率，驗證收益率是否落在預測的3月低股票收益率范圍內，結果如表6。

由表6可以看出11只股票的實際收益率落在預測范圍內的有7只，而有4只股票的實際收益率超出估計范圍上限。由于2011到2014年股票市整體緩慢上升，這里利用歷史數據預測2015年股票收益率。而近幾年在新一輪經濟改革下，國家相繼出臺經濟政策，例如2015年1號文件關于農業改革，“一帶一路”的不斷發展，“國企改革”等等一系列舉措在刺激國內需求，再結合國內股市受國家政策影響較大的特點。所以2014年下半年和2015年一季度的股市漲幅普遍較大，所以政策相關股的收益率基本超出預期收益率上限范圍。同時對股票未來的某天的的波動率的平方提供期望值，能對于股票后期風險波動提供一定參考，所以此模型具有一定實用性。結合實證結果最后運用此模型估計6月初的各股收益率，可以提供投資者和研究員提供參考。

六、主要結論與啟示

本文結合GARCH（1，1）模型估計股票未來波動率和收益率。這樣投資者和研究人員在分析股票的時候結合估計結果可以做一定的參考分析。這里11只股票涉及11個不同板塊領域，以及結合“一帶一路”和“國企改革”等大的經濟政策方針，結合中國股票市場和宏觀經濟的關系，不難看出鋼鐵、鐵路的板塊股票漲幅明顯較大，適合投資，對于厭惡風險的投資者可以選擇銀行、鋼鐵和通信行業，因為它們的年波動率相對較小，而對于風險愛好者可以推薦證券行業，它的年波動率較大且收益率范圍最大，適合風險愛好者投資。結合此模型可以對其它股票做同樣研究預測為投資分析作參考。以上的結論意見由本文實證研究所得，僅供參考。

參考文獻：

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第4篇：寓言故事及寓意范文

摘要：數字預失真技術是有效補償射頻功率放大器的非線性方案；然而，前向數據與反饋數據之間的延時估計是數字預失真系統的關鍵性問題，直接影響著非線性的補償能力。在此基于滑動窗的相關運算，介紹一種整數倍的環路延時估計算法，同時基于LMS迭代逐個數據輸入進行比較，提出了一種自適應小數倍的環路延時估計算法。最后對算法進行仿真驗證，結果表明，經過整數倍的環路延時估計后，對于在[-Ts ] ,Ts 范圍內的殘余的小數倍延時，該算法均表現出優異的估計性能。

關鍵詞 ：數字預失真；環路延時估計；LMS迭代；射頻功率放大器

中圖分類號：TN929.5?34 文獻標識碼：A 文章編號：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 系統因其較強的抗多徑衰落能力和較高的頻帶利用率而備受關注。與其他多載波調制技術一樣，OFDM信號存在著峰值平均功率比PAPR（Peak to Aver?age Power Ratio）較高的問題，致使其通過射頻端的功率放大器時，容易因功放的非線性而產生帶內失真和帶外擴展[1]。在諸多功放的線性化技術中，數字預失真DPD（Digital Pre?Distortion）技術因其自適應能力強、補償精度高、代價適中等優點，而具有廣泛的應用價值。

為獲取較好的非線性補償性能，數字預失真一般采用自適應實時工作方式。這意味著，DPD是通過比較前饋序列和反饋序列的差異來不斷調整的。因此，數字預失真在調整更新之前，需要準確地估計反饋環路中的數據延時并進行有效補償。文獻[2]提出一種基于快速傅里葉變換的延時估計算法，缺點是需要較大的數值計算量；文獻[3]提出的基于傳統的相關運算方案，但是其估計精度不足，因而不能有效適用于數字預失真系統；文獻[4]的環路延時估計方案中包含DLL 環路（Delay?Locked Loop），在硬件上需要額外的環路。本文基于LMS迭代逐個數據輸入進行比較，提出一種自適應的環路延時估計算法，并對算法進行了仿真驗證。

1 整數倍的環路延時估計

類似于文獻[3?4]，以采樣周期Ts 為單位，環路延時估計可分為整數倍環路延時估計和小數倍環路延時估計兩部分。

首先，進行整數倍的環路延時估計。當信號通過功率放大器時，會因為功放的非線性而造成信號的失真。

但是對于實際應用中PA的工作環境，其AM?AM曲線基本是單調的，這使得PA的輸入與輸出序列在幅度上保持了增減性的一致[5]。因此，可以利用輸入/輸出序列幅度增減性進行相關運算來估計整數倍的環路延時。數字預失真基本框圖如圖1所示。

圖1中，前向輸入序列x(n) 與反饋路徑序列 的幅度具有基本一致的增減性；則其基于滑動窗的相關運算可表示為：

2 小數倍的環路延時估計

經過整數倍的環路延時估計后，考慮到PA 非線性和反饋路徑的噪聲影響，殘余的小數倍環路延時的范圍需要考慮在[-Ts ] ,Ts 情況，需要更加精確的估計[6]。其估計過程包含插值和迭代修正2個步驟。小數倍延時θ>0偏移時Farrow內插示意圖如圖2所示。

圖2 小數倍延時θ > 0 偏移時Farrow內插示意圖使用4 階的Farrow 結構的FIR 濾波器對前向序列x(n)進行小數倍的延時θ 移位后進行內插，得到重建序列xi (n)：

式中參數α 一般取0.5。將式（6）代入式（4），可得：由于x(n - 2) - x(n - 1)與x(n) - x(n + 1)是相鄰數據變量的增量表達，并且增量變化非常小，因此可以認為：x(n - 2) - x(n - 1)≈x(n) - x(n + 1) （8）

因此，式（7）可以簡化為：

xi (n) - x(n) = [x(n - 1) - x(n)]θ （9）

這樣，逐個數據輸入的LMS 算法的迭代公式可以描述為：

第k 次迭代過程中由內插濾波器得到的重建信號。

3 仿真結果與分析

首先進行的是整數倍環路延時估計仿真。相關運算的滑動窗口大小L = 96 。整數倍的延時滑動窗移位搜索范圍。

圖3 給出了整數倍的環路延時估計仿真結果。其中，實際設置的環路延時分別為3.2Ts ，7.9Ts 和12.7Ts ，可以看到，估計出來的整數倍的延時值為3Ts ，8Ts 和13Ts 。估計精度達到了預期效果。

圖3 整數倍環路延時估計仿真

其次，進行的是小數倍的環路延時估計仿真。迭代次數設置為200 次，選擇LMS 算法步長β = 2 。圖4 給出了一組殘余延時值為0.2Ts ，0.5Ts 和0.8Ts 的迭代估計過程。同時圖5給出了殘余延時值為-0.1Ts ，-0.5Ts和-0.7Ts 情況下的小數倍環路延時估計過程。

由圖4和圖5可知，提出的基于LMS迭代逐個數據輸入的小數倍延時估計算法，在殘余延時為正和為負的情況下，均能達到優異的估計精度。圖4 殘余的延時估計為正時小數倍環路延時估計圖5 殘余的延時估計為負時小數倍環路延時估計

4 結語

數字預失真系統對前向數據與反饋數據的對齊很敏感，環路延時估計的精度不夠，致使數字預失真的補償性能將急劇下降，甚至出現發散的情況。本文介紹了一種有效的整數倍環路延時估計，同時提出了一種基于LMS迭代逐個數據輸入的自適應小數倍延時估計算法，最后通過仿真驗證了該算法的有效性。

參考文獻

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第5篇：寓言故事及寓意范文

【關健詞】 爆破錨桿 加固底板 研究與應用

概況

采礦活動中巷道的掘進或回采影響引起圍巖的應力狀態發生變化，這種變化總的趨勢是圍巖向巷道內產生位移，尤其是這種位移的不均勻性突出表現在底板上。主要是因為近年采礦深度的增加以及對頂板和兩幫的錨固的主動支護性能，致使地壓轉移。而底臌的治理卻一直缺乏即經濟又有效的方法。強烈的底臌不僅帶來大量的維修工作，增加了維修費用，而且還影響了礦井的安全。

爆破錨桿卸壓錨固注漿加固反拱底板技術及施工工藝研究項目在靖遠煤業公司紅會四礦4701綜放工作面運輸順槽掘進過程中進行了施工試驗。

4701作面布置在紅會四礦西格拉向斜北翼，工作面走向長1300m，傾斜長120m，工作面上鄰4601煤二工作面和4602工作面，下部為未開采區，北鄰4702工作面，南為井田邊界線。該工作面設計采用綜放開采技術進行回采。煤層總體趨勢是南高北低，南薄北厚，均厚度為6m。工作面老頂為含礫粗砂巖，厚度為17m，直接頂和偽頂缺失，直接底為粉砂質泥巖，老底為細砂巖。4701運輸順槽設計施工長度為1300m，采用錨網支護，在施工過程中巷道在不同位置不同程度發生了底臌現象，底臌量在100-1600mm之間，不能滿足巷道的正常使用，往往是前方掘進，后面接著維修，嚴重影響著礦井正常的采掘接續，提高了支護費用投入。

2. 底板支護研究方案

目前國內外關于巷道底臌的防治措施主要有加固法和卸壓法。加固法的主要方法有：1底板錨桿；2底板注漿；3封閉式金屬支架；4混凝土反拱等。卸壓法的主要方法有：1底板切縫卸壓；2底板鉆孔卸壓；3底板松動爆破卸壓；4兩幫切槽卸壓；5頂部卸壓槽等。以上僅是針對巖層巷道，多是從底板對底臌進行控制，而煤層回采巷道底臌的控制一直是個棘手的問題。

2.1 現有治理方案分析

目前，國內外底鼓巷道的支護方法主要有各種形式的可縮性封閉金屬支架、底板錨桿、底板注漿、底板卸壓及混凝土反拱等。但是每一種支護方法的應用范圍是有限的，其主要原因：

① 復雜地層條件下深部巷道的支護理論不完善，支護形式不當；

② 錨桿支護機制不明確，錨桿及參數選擇不合理；

③ 錨桿的錨固與破碎的圍巖不耦合。

如果底鼓巷道不能選擇正確的支護方法和支護參數，往往造成前面巷道剛剛修復好，后面巷道又開始繼續變形。在底板方面表現為前面掘進，后面又開始挖底落軌，而且隨著修復量的加大，其修復難度和修復費用越來越高。因此，在深部巷道施工及修復過程中，必須根據圍巖的地質條件和地壓的實際情況選擇合理的支護方法及支護參數。

對發生底鼓的巷道，其支護方法應該根據圍巖及底板的應力及破壞情況，采用聯合支護方法，才能有效地進行支護并控制底鼓的發生。

4. 結論

利用管縫式錨桿的管內爆破，爆炸沖擊波在管縫錨桿的底端產生強烈的沖擊膨脹作用，使管縫錨桿端部強烈與孔壁擠實并擴張，與巖體形成一體結構。克服了管縫式錨桿的短部錨固力不足的嚴重缺陷這一長期無法解決的問題。同時，爆破所產生的爆生氣體迅速充滿管縫錨桿內部，高溫高壓的爆生氣體時管縫錨桿整體再次產生膨脹，與圍巖緊密結合使錨桿能夠在錨固全長范圍內有足夠的錨固力。錨桿的錨固效果明顯提高。爆破作用在底板產生裂隙帶的形成，將導致應力集中向深處轉移，這個過程可借助于彈性問題的數值解，炸藥的內部作用，一方面表現在形成了空腔、壓實了周圍的介質，提供了更多的可壓縮空間；另一方面，裂隙帶構成了地梁效應，阻擋了下部巖層的上鼓。 使用爆破卸壓過程的另一個優點是其爆破作用使底板內部巖體裂隙開裂，增加了注漿效果。根據底板力學狀況分析，底板弧形可以改善底板的受力狀態，更好的承載底部應力，減少底臌量。

經力學分析，當煤層遇到軟弱帶時利用錨索加固頂板可以使圍巖應力發生變化。應力的深部轉移可以減少底臌量。

5. 參考文獻

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第6篇：寓言故事及寓意范文

[關鍵詞] 質量管理體系 顧客 顧客滿意

一、質量管理體系模式與顧客滿意管理

1.2000版 ISO9000族國際標準中的質量管理體系模式

（1)質量管理體系模式的目的。《ISO9000：2000 質量管理體系――要求》范圍、引用標準中的總則規定：本標準為有下列需求的組織規定了質量管理體系要求:①需要證實其有能力穩定地提供滿足顧客和適用的法律法規要求的產品;②通過體系的有效應用，包括體系持續改進的過程，以及保證符合顧客與適用的法律法規要求，旨在增強顧客滿意。

從總則中可知ISO9000族標準提供了一個以顧客及相關方滿意為目標的管理模式。

（2）質量管理體系模式的理念。八項質量管理原是質量管理體系模式的核心理念。它包括以顧客為關注焦點、領導作用、全員參與、過程方法、管理的系統方法、持續改進、基于事實的決策方法、互利的供方關系。

（3）ISO9000的過程模式。質量管理體系的過程模式，是在組織的層面上建立整體控制的概念。該模式中的過程將構筑組織質量管理體系的總體框架，并在此框架上展開標準的所有要求，并融入過程中。在滿足標準要求時，因過程需要而應用條款，而不是以條款決定過程。以顧客要求作為質量管理體系的總輸入，則過程的方法將是通過相互作用的過程分解和傳遞顧客的要求，變成一個系統來實現它，最終達到顧客滿意。

2.顧客滿意管理

顧客滿意管理的興起是從顧客滿意度測量開始的。我國企業接受顧客滿意觀念，開展以顧客滿意為導向的經營管理活動始于20世紀80年代末，一些企業提出了“顧客滿意就是我們的成功”、“顧客的滿意，就是我們的追求”的口號，CS意識開始覺醒。90年代初，一些先導企業推出微笑服務的概念來博得顧客的歡心，留住顧客。在我國，這是一場經營觀念的革命，它標志著以企業為中心的結束，顧客從此確立了在企業經營中的主導地位。由于先導企業的推動，在全國很快形成了一場服務運動，企業爭打服務牌。售前服務、售中服務、售后服務體系不斷完善，全過程服務、全方位服務和全縱深服務不斷推廣，企業總體服務水平被提升到一個新的水平。從1995年開始，在中國質量協會和國家有關部委的倡導下，在全國開展了“用戶滿意工程”，一些企業開始在銷售和質量管理中引入CS戰略，以求顧客的全方位滿意。他們不僅在產品上力求質量最好，而且在價格上要求最低；不僅向顧客提供優質服務，而且還使顧客在服務上隱性投入費用最低；不僅在產品功能、形式上追求顧客滿意，而且在每一個細微部分都盡量給顧客以方便。

二、基于質量管理體系的顧客滿意管理模式

基于顧客滿意管理實踐和管理模式的研究，根據系統設計的思想，基于質量管理體系的顧客滿意管理模式的總體框架如圖1所示。這是一個基于企業質量管理體系和信息的管理模型，體現了顧客滿意管理的信息轉化過程。基于質量管理體系的顧客滿意管理模式系統在共同的顧客滿意導向核心理念和方針目標形成的組織文化中，運用相應的工具技術和方法，經過質量管理體系的過程模式，將顧客需要和期望轉化為顧客滿意。

圖1 基于質量管理體系的顧客滿意管理的總體框架

1.基于質量管理體系的顧客滿意管理模式的理念

基于質量管理體系的顧客滿意管理的核心理念有包括：顧客導向、領導作用、組織和個人的不斷學習、為相關方增加價值、快速反應、高瞻性、不斷改進與創新、基于事實的管理、系統觀念、全員參與、過程方法、社會責任等，由于這些理念中的一部分與八項質量管理原則重復，因此下文只對除八項質量管理原則以外的主要理念進行闡述。

（1)組織和個人的不斷學習。成就高水平的業績要求有一個良好實施的組織和個人學習途徑。組織和個人學習是有遠見的領導的目標之一。組織學習指持續改進現有的方法和過程并適應變化，通向新的目標和途徑。

（2)快速反應。要在全球市場上競爭并取得成功，需要建立一種適應快速變化的能力和靈活性。電子商務的各個方面都要求組織做出更快、更靈活和更客戶化的反應。

（3)社會責任。組織的領先地位有必要強調其公共責任和良好的公民貫行。這些責任是指組織的基本期望――商業道德，以及保護公共健康、安全和環境涉及組織運作的各個方面以及產品和服務的生命周期。組織還需要重視保存資源減少水源浪費。產品設計應該預計到在生產、銷售、運輸、使用、報廢過程中可能產生的有害影響。各種計劃應該尋求預防出現問題，當問題發生時應該能立刻做出反應。

2.基于質量管理體系的顧客滿意管理模式的基本過程

基于質量管理體系的顧客滿意管理模式的基本過程：傾聽和測量――解釋和學習――改進和創新。如圖1所示，具體組織的運作過程，是多個這種基本過程組成的過程網絡。各個具體過程的差別在于過程承擔者、信息處理內容、知識運用內容和工作程序的差別，但運行機制和協調方式是相同的。

(1)傾聽和測量。管理系統運作過程是一個信息處理過程，經理和員工需要什么信息開展工作，什么時候需要，到那里去獲取，這是必須要解決的問題。傾聽和測量的目的在于獲取數據，建立組織的數據、信息和知識基礎，以做出顧客滿意的決策。組織必須確定傾聽和測量的具體內容，識別傾聽測量對象，選擇技術和方法和程序明確如何進行傾聽和測量，同時克服傾聽和測量的障礙，避免信息失真，提高效率和有效性。

其實在以顧客滿意為目的建立質量管理體系時，基于質量管理體系的顧客滿意管理模式已經建立了傾聽和測量的途徑。

以顧客滿意為主線建立質量管理體系的程序如圖2所示。

圖2 以顧客滿意為主線建立質量管理體系的程序

①組織應充分識別了所有的顧客(包括外部的顧客、內部的顧客、潛在的顧客,甚至相關的受益方)。充分識別顧客是使顧客滿意的首要前提,要在管理系統中建立全面地、動態地、及時地識別顧客的機制。②組織應建立如何識別和了解不同顧客的不同需求和不同期望的程序或方法。規定誰去識別，從哪些渠道接受信息，識別的方法和時機，如何收集整理反饋，如何區別哪些屬于顧客需求，哪些屬于顧客期望。③組織應將所描述的需求和期望轉化為由組織的語言所描述的產品的要求。從組織的質量方針、質量目標、質量計劃、產品規范、服務規范、檢驗規范及相關的法律法規等文件中去可以得到體現。④組織將顧客的需求和期望轉化為組織的具體要求以后,這些要求是否得以實現,就得看組織的最高管理者是如何將這些要求傳遞到組織的各個層面。包括傳遞的方式、傳遞的渠道、傳遞的范圍、傳遞的效果，以及管理層和員工對顧客需求理解的差異等等。這是保證體系有效運行的關鍵點。⑤最后組織應建立一套合理科學的統計分析方法來做顧客滿意度的測量與改進。

通過這種程序建立起來的質量管理體系才能真正證實組織有能力穩定地提供滿足顧客的產品，增強顧客滿意。

(2)解釋和學習。組織各個業務單位根據傾聽和測量獲得的數據，結合本業務單元的業務信息、工作程序和作業技術、人員素質，通過一個解釋和學習過程，從數據中獲得信息和知識，轉化為具體的操作行為和方式。解釋和學習過程，就是處理獲取的數據，消除噪音，識別信息，產生知識、見解和智慧，以做出有效率的、有效的決策，即按照正確的方法，正確的資源，做顧客滿意的事。

①個人學習。個人學習過程是根據個人經驗，將信息轉化為知識的過程。通過理解，解釋或回答“為什么”這個問題。借助知識，知道什么是可行的、如何運行、知識是基于經驗、合乎邏輯的論點或基于大量證據的確切的信息。對所有得自于數據、信息、知識和理解的東西進行綜合并且用綜合后的結果來判斷做什么，則成為智慧。②組織學習。從總體來講，在學習型組織中，在組織價值觀與核心理念支配下，在組織成員知識的積累的同時，也促進組織共同知識的積累和發展，形成組織知識。這種組織知識是與行動有關的。組織知識是在溝通和交流中形成的，在溝通的過程中使個人知識得到有機綜合。組織知識比任何個人的知識更豐富，且為所有有關的人所理解并實現內部化。

(3)改進和創新。為了實現產品的顧客滿意，組織需要在保持系統有效、穩定地運行的同時，必須不斷的改進和創新。

關于改進和創新的哲學很多，比如Demine十四點中的第一條是“目標一致，致力于長期改進而非短期利潤”；Juran認為“在質量領先競爭中最具決定力的因素就是持續改進的速度，公司必須不斷地開發產品新的性能及生產這些性能的新工序。”對于組織各個業務單元而言，這些改進和創新的方法、程序和哲學都是有用的，這種運用與其他管理方式不同的是，在基于質量管理體系的顧客滿意管理模式過程中強調的改進和創新是基于顧客需要的改進和創新，是以實現顧客滿意、提高組織競爭力為目標的創新，這種改進和創新是各個組織單元的日常活動，是其工作的一部分。

三、基于質量管理體系的顧客滿意管理模式的工具、技術和方法

管理技術和工具是實現管理目的的途徑，沒有相應的管理技術和工具支持，再理想的管理模式也不能有效的實現其目標。基于質量管理體系的顧客滿意管理模式必須繼承、運用和發展現有的管理支持技術和工具，同時創造新的適用的技術和工具。作為顧客滿意導向的管理模式的TQM中使用的技術工具和方法，在基于質量管理體系的顧客滿意管理模式中都有重要作用。基于質量管理體系的顧客滿意管理模式所包括的技術為：

* 需要掌握顧客滿意水平的顧客滿意度測量與分析技術和工具；

* 顧客訪問技術，如電子化的顧客訪問中心；

* 將顧客需求轉化成組織產品和服務設計的技術，如質量功能展開（QFD）；

* 支持持續改進的技術和工具，PDCA循環、六西格瑪管理、標竿管理等；

* 支持創新的技術和工具；

* 個人和團隊學習技術；

* 團隊建立與管理技術；

* 支持數據、信息、知識傳遞與共享的管理信息系統，如智能化管理信息系統；

* 管理組織與顧客關系的顧客關系管理系統等。

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第7篇：寓言故事及寓意范文

[關鍵詞] 多Agent 股票市場仿真 仿真交易

一、引言

基于Agent的建模(ABM)思想自從提出以來，廣泛應用于復雜適應性系統的研究領域，在生態系統、社會系統、經濟系統的研究中發揮著重要的作用。而基于Agent的仿真平臺的研究和使用使得這種研究方法可以更直觀和方便地得到應用。傳統的金融證券分析大多基于數學計量方法和規則分析，缺乏系統性的分析方法。本文旨在根據證券交易市場的特征，以系統仿真的觀點，通過智能Agent來抽象和描述證券市場中的組成要素行為，在虛擬的市場進行運轉，對行為產生的數據進行挖掘和分析，為證券投資和市場分析提供支持。

二、多agent模型理論

霍蘭(John Holland)于1994年提出復雜自適應系統(Complex Adaptive System，CAS)理論，為人們研究經濟系統提供了一種重要的思路和方法。CAS理論認為經濟系統不是確定的、可預測的和機械的，而是基于過程的、自組織的和不斷演進的。CAS理論的核心就是把系統的成員看作具有適應性的、主動的個體，簡稱主體，引進宏觀狀態變化的“涌現”，使之從簡單中產生復雜。主體在環境中持續不斷地相互交換、學習、積累經驗，在此基礎上繼續優化自己的機構和行為規則，整個宏觀系統由微觀主體構成，其演變和進化都是在這個基礎上逐漸產生的。整個系統的變化被看成一種伴隨隨機事件和自然正反饋的動態過程。

在我們將系統看作是主體組成的之后，傳統的線性和非線性的數學結構很難對系統結構進行描述，而傳統經濟學傾向于忽略主體的有限理性，遵從理性期望和市場有效性的假定，因此，在這種環境下的所有主體都有一種相同決策制定系統。但是這與實際的市場情況不相符，這時候，就需要基于Agent的仿真建模方法對其進行研究。

不同于傳統的“自上而下”看待系統的方法，基于Agent的仿真建模方法是“自下而上”基于過程的，通過分析復雜適應性系統中不同層次上多個適應性主體的行為和相互之間的關系，以及由多主體之問的相互作用而引發的一些突發性的現象，來研究整個系統的演進過程，以便于從整體上把握整個系統的活動。

三、Swarm仿真模型

目前，國外已有許多實現基于Agent仿真模型的軟件工具，如桑塔費研究所的Swarm 平臺、芝加哥大學的Repast平臺、布魯金斯的Ascape 等。其中最著名的是Swarm 平臺，本文的模型將采用Swarm模型的基本思想實現一個類Swarm模型證券仿真交易平臺的實現，以研究個體行為對股票市場股價的影響，以及股價波動趨勢。

Swarm仿真程序主要包括三類對象：ModelSwarm（模型Swarm）、ServerSwarm（觀察者Swarm）以及從所要模擬的真實系統中抽象出來的有代表性的微觀個體和這些個體活動的環境，稱之為人（Agent）。其中的模型Swarm類和觀察者Swarm 類都是Swarm 類的子類，它們二者建立了Swarm 仿真程序的框架結構。人則都是SwarmObject類的子類。模型Swarm 對象是Swarm 仿真程序的核心。首先它是一個人對象的容器，定義了模型中出現的人的種類和每一類人的數目，并持有這些對象的引用。當用戶定義好全部的人對象并為它們建立起相互之間的邏輯關系后，通過模型Swarm 對象的buildObjects 方法來創建這些對象。其次，模型Swarm 還定義了模型中人行為執行順序的動作序列表，動作序列表實現了人之間的交互。觀察者Swarm 的作用是監測模型的運行過程、記錄模型運行時各個Agent 狀態的變化并以圖形化的方式輸出結果。

四、基于Swarm的證券市場建模

用Swarm 編寫仿真程序一般有以下步驟：1)定義模型Swarm；2)定義仿真人及其人行為時間序列表；3）創建觀察者Swarm。

1.定義證券市場模型Swarm。在證券市場中模型Swarm可以定義為市場交易機制和市場規則。假設市場中只有一支股票,其數量固定且不產生股利,并假設現金的利息收入不用于股票投資,因此,市場上的總現金和股票數量保持不變。假設市場中有N名交易者,每個交易者在初始時被賦予一定的現金Ci和一定數量的股票Si。股票市場是連續競價市場,交易者可以提交市價訂單或限價訂單進行交易。訂單匹配的原則為價格優先和時間優先的原則。仿真時鐘以離散的方式推進,在時刻t,隨機選擇一個交易者。該交易者首先決定是買、賣還是不交易以及最大交易數量。然后查看訂單薄,尋找是否有匹配的訂單;如果有匹配的訂單,就與下單者進行交易;如果該交易者無法找到匹配的訂單或匹配訂單的交易數量小于其意愿交易數量,則根據當前的市場價格和所擁有的資源提交一個限價訂單。然后處理下一個交易者直至所有的交易者都進行了一次交易,最后清空訂單簿,至此一個時刻t仿真完畢,時鐘推進到t+1。當仿真時鐘等于結束時間時仿真結束。

2.定義仿真人及其行為時間表。證券市場中交易者分為基本分析者和技術交易者，在模型中將依據一定的給定的時間表做出一定的決策，決策的模型可用下面的數學模型來描述。

基本分析者買人、賣出股票和不交易的決策模型條件分別為公式1～公式3表示:

(1）

（2）

（3）

其中為銀行利率，為t時刻股票的價格,為基本分析者i對股票基本價值的估計，是基本分析者i對股票風險溢價的估計，為了簡化模型假設對所有基本分析者都相同并且始終不變。

模型中的技術交易者的交易規則為簡單移動平均規則。其含義是：若短期移動平均線從下方穿過長期移動平均線，則是買人信號；反之若短期移動平均線自上而下穿過長期移動平均線，則是賣出信號。模型中短期移動平均線為日線，長期移動平均線為日平均線。一般的，兩條移動平均線的穿越需要一個有效突破，才可觸發買賣信號，以過濾無效的突破信號。避免頻繁的不必要的交易。即假定t時刻價格為Pt ，移動平均價格為MA，若滿足：

在t-1時刻，，

在t時刻，，

則t時刻就是買人信號，若滿足

在t-1時刻，，

在t時刻，，

則t時刻就是賣出信號。

其中，b為有效突破因子，模型中將技術交易者分為若干種類型，每種類型的技術交易者的長期移動平均線的移動平均步長和有效突破因子b不同,以此增加趨勢追蹤者群體的多樣性。

3.創建觀察者Swarm

觀察者Swarm 的作用是監測模型的運行過程、記錄模型運行時各個Agent 狀態的變化并以圖形化的方式輸出結果，在本實驗中主要以圖表形式輸出數據。

五、仿真結論

給定初始參數，通過模型的運行可以輸出股票價格、價格的移動平均、交易量、各交易者的資金和股票頭寸等時間序列數據。下圖是模型某一次運行價格的時間序列圖，圖中橫坐標為仿真時鐘，縱坐標為價格。

通過下圖可以看出在定義好參與交易者的行為模型后，在一定時間內，股價隨著交易行為的發展而產生波動。

通過調整描述交易者行為的參數可以方便地研究微觀的交易者的行為對宏觀的市場價格、交易量等指標,以及市場中各項制度的實施效果的影響。這樣就自底向上地通過模擬微觀的投資者行為而得到市場運行的宏觀結果，這對于宏觀控制和把握股市提供了必要的決策支持。

參考文獻：

[1]羅批等:Swarm及其平臺下建特定民意模型的探討[J].系統仿真學報,2004 (1):21-25

[2]應尚軍魏一鳴范英等:基于元胞自動機的股票市場復雜忤研究――投資者心理與市場行為.系統丁程理論與實踐，2001 23(12)：18-24

第8篇：寓言故事及寓意范文

關鍵詞：給予顧客滿意度；汽車售后；服務模式；進行研究

一、基于顧客滿意的我國汽車售后服務模式研究意義

隨著我國經濟的快速發展，也帶動著我國汽車產業的快速發展，在汽車行業的快速發展中越展現出我國的汽車售后服務模式的重要性，縱觀國內外市場研究，2005年-2006年是汽車銷售的噴發期，汽車銷售市場競爭相當激烈，由于汽車銷售方式已近飽和，國外的汽車銷售者將重心轉移到運用全面化的汽車銷售服務模式進行市場競爭，汽車售后服務模式已然逐漸成為汽車銷售支柱之一。由于我國的汽車售后模式研究還是處于落后階段，對于市場研究不夠完整化，目前的汽車售后服務模式對與我國復雜的市場情況無法應對，對復雜的市場問題沒有得到正確的處理方法，導致我國在市場競爭中處于弱勢。目前，首要問題就是解決對汽車售后服務模式進行改善，使汽車售后服務模式具有專業化、智能化、全面化、個性化、制定化等方面優勢的汽車售后服務。目前在這個競爭激烈的市場中，顧客對售后服務滿意度是汽車銷售非常重要的一部分。

通過專家進行的數據分析得出，在整個汽車銷售市場中對汽車銷售主要影響因素是汽車配件，汽車配件占有比率是最大，其次就是汽車售后服務比率，汽車售后服務比率僅次于汽車配件的比率。同時數據顯示，國內的顧客滿意的汽車售后服務模式跟國外的顧客滿意的汽車售后服務模式相比，兩者之間的差異較大，雖然國內的汽車售后服務模式起步較為晚，經數據研究表明，我國的汽車售后服務模式具有較大的升值空間。

二、基于顧客滿意的我國汽車售后服務模式介紹

對“一條龍”的服務模式進行介紹，其中包括汽車銷售、零件配置、售后服務、信息解答等方面，目前采用這種模式的汽車銷售店的代表是“4S”店，從4S汽車銷售來看充分展示了這種模式對企業品牌服務和企業服務模式的統一，已經成為了市場終端的代表。采用對顧客一條龍的服務優勢有以下幾個方面，這項服務的最大的優勢特點就是對顧客可以進行全面服務，這樣有利于了解顧客的喜好和要求，在售前到售后可以與顧客達成良好信任度以及對顧客的了解度，這種模式能夠更好的提高顧客滿意程度，可以為公司培養更多忠實的顧客，同時也可以吸引更多的未來顧客，售前工作與售后工作的結合，可以提高公司的的汽車銷售運行效率，增強對企業工作人員的管理程度，降低了對企業的管理難度，使公司銷售系統更加完整化，提高了企業綜合能力。同樣這種模式也有缺點，這種模式的實施在經濟上是需要投入大量成本才能運行周轉，短時間內的收益并不理想，需要長時間才有好的收益，需要做好持久準備，在工作人員與顧客進行售后服務時如果只注重眼前的利益，就會導致整體服務標準降低，同時也會造成一大批的社會專業人士的流失，不利于充分利用社會資源。

三、提高汽車售后服務顧客滿意度

之前在汽車銷售行業企業銷售的競爭力主要取決于汽車銷售的生產規模的大小，作為目前經濟發展最為潛力的企業之一，汽車企業銷售的特點是高投入、高風險、高收益的特點，那么就要要求汽車企業管理者用最快的時間來摸清經濟規模的各方面要求以及應該注意的事項，由于競爭激烈，目前國內的各個集團都在積極的向國外的汽車售后服務模式學習，將國外先進的汽車售后服務模式與國內傳統的汽車售后服務模式相結合起來，創造出一種新型的、完整的、更全面化的汽車售后服務模式，使我國的汽車銷售行業可以在國際汽車銷售市場上迅速確立國際地位。汽車銷售已從以“產品為中心”到現在以“客戶為中心”為主旨，以前以產品為中心主要影響因素是經濟不發達、人們對汽車了解度不夠，物質需求不高，沒有進軍國際市場等，而現在以“客戶為中心”為主旨是因為目前經濟快速發展，帶動汽車產業銷售，人們對物質的出發點更重于自己的喜好而不是產品的本身，國際市場競爭激烈等方面。如今的客戶資源已經成為了企業的核心，以滿足顧客的需求為前提，來提高顧客的滿意度，進而提高顧客的忠誠度和購買率，這樣可以減低客戶資源的流失、業績的上升、縮短銷售周期、降低企業成本、擴大市場交易為目標，提高企業全面化的盈利和競爭力。同時對顧客進行售前售后全程服務細節進行報告編制，整理好所有報告交由專家對汽車售后服務模式進行分析與研究。

四、結語

通過本文可知，顧客滿意度對整個汽車銷售的重要性，進而也體現出汽車售后服務模式是決定汽車銷售成功重要組成部分。將國外先進的售后服務模式于中國傳統的售后模式結合起來，可以創造出新型的汽車售后服務模式，推動我國的汽車銷售的發展。

參考文獻：

[1]柯克雷.基于顧客滿意的我國汽車售后服務模式研究[J].經濟論壇，2011，（08）

[2]曾珠.基于客戶行為差異的汽車售后服務推薦研究[D].武漢理工大學，2013（14）

[3]劉建峰.A汽車4s店售后服務管理創新研究[D].吉林大學，2014.（06）

[4]喬輝.國內汽車售后服務顧客滿意度研究[J].物流工程與管理，2013，（18）

第9篇：寓言故事及寓意范文

關鍵詞：IPO 抑價水平預測 進化算法

IPO（Initial Public Offering）抑價水平是IPO定價的重要指標，其衡量股票上市首日的收盤價格與發行價格的差距。IPO抑價水平過高會引起資源配置低下；損害原始股東利益，例如the 在1998年11月12日其IPO發行價為每股9美元，股價在發行當天曾一度漲幅達1000%，97美元每股，后回落至63美元每股。雖然the 公司通過IPO募集到3000萬美元，但是據估發行的需求水平和交易的規模，公司預計損失了2億美元。IPO抑價是各國股票市場中的普遍現象。一般較為成熟的股票市場的IPO抑價水平較低，例如在2000至2009年間日本平均IPO抑價率為28.4%， 美國為18.4%，而中國A股市場則高達110.34%。

一、IPO抑價計算

（一）第一種計算方法：IPO抑價水平可定義為第一天股票交易發行價和收盤價格的變化百分比， 可定義為

（二）如果考慮到IPO股票所在發行市場的指數波動，則公式1可修正為下列形式：

IPO前一天的收盤指數。公式2考慮到股票 IPO所在交易市場發行日前后的整體市場的股指波動，能更準確的衡量股票的IPO抑價率。如果抑價率大于0，則上市首日存在明顯的超額收益，說明新股的價值被低估；如果抑價率小于0，則表示股票上市首日跌破發行價，說明股票的價值被高估。

二、IPO抑價水平預測算法-雙層進化算法[1]

進化算法來源于生物進化論中的概念，比如繁殖，突變，重組等。進化算法是一種迭代進化法，一般是從一個原問題的一群解出發，得到另一群較好的解。進化算法可分為三類：

遺傳算法（genetic algorithm，GA），進化規劃（evolutionary programming， EP）和進化策略（evolution strategies），這三類通過不同層次，不同角度來模擬生態進化原理，以便為了求解問題。

在學習類算法中包括兩個階段，第一個階段為訓練階段，其內容是創建一個模型。第二個階段為測試階段來驗證階段一中創建的模型。

（一） 影響IPO抑價因素

在大量的文獻中都討論到關于IPO抑價的因素，綜合分析后得出以下因素：

1. 承銷商的威望

低離差性公司為了在市場中表現公司低風險的特性會選擇有聲望的承銷商。與此同時，承銷商為了保持他們的聲望，會選擇低離場性的公司來進行IPO. 同時還得出在承銷商的威望和他們所IPO價格上升的方差，幅度都存在負相關性。在這里承銷商的聲望可建模為虛擬變量，如果是有聲望的承銷商，則變量的值為1否則為0.

2. 路演中的價格范圍

路演是國際上廣泛采用的證券發行推廣方式，是指承銷商面向機構投資者的推介活動，其作用是讓準投資者更了解擬上市公司的情況。在路演過程中需提供給潛在投資客戶的參考價格范圍。范圍的大小可以認為是對于擬上市公司真實價值的不確定性，因此這個因素會影響到IPO的抑價率。可表示為：

3. 最終IPO價格與路演中間價格的調整量

最終IPO的價格與在路演過程中的價格范圍也表現出對于擬上市公司的不確定性。可表示為：

4.保留股票

初始投資者在IPO時期保留的資本可看做是股票質量的指示信號。此因素可以比例來表示，這個比例的分子是股票IPO時賣出的數量，分母是發行后的股票數量與IPO賣出的數量的差值。可表示如下：

5.股票發行總額

這個因素可定義為股票發行總額的對數，其中不包括超額配售的部分。可表示如下：

6. 科技性

把科技性納入到考慮因素是因為在研究中表明，科技性公司一般擁有較大的IPO抑價水平。同承銷商的威望因素相同，其變量取值為0，1.當IPO公司屬于科技性公司時為1，否則為.

（二）算法過程解析

1. 確定樣本所在區域

這個過程通過最近鄰原則來將樣本數據區分至不同的區域，以達到提高預測準確度的目的。首先將輸入變量分為不同的泰森多邊形區域，假設輸入變量的維度為n，n+1維則是預測結果。 原型機可定義為輸入變量空間中的一個向量P， 存在k個原型機，符合，將Rn分為k個泰森多邊形區域。可按照下述公式來定義一個區域 其中d表示歐幾里得距離。

2. 適應度評價

適應度函數可用來評估個體的優劣程度的工具，適應度函數作用于某個體時的值可認為是該個體的適應度

訓練模式由n+1維的向量組成，可表示為

3. 進化策略

進化策略可采用變異，重組算子，高斯變異算子實現個體更新。進化策略的變異方法是在舊的個體上，增加一個正態分布的隨機數，因而產生新的個體。 每一代中，變異后的個體與父代進行比較，并選擇比較好的一個，此策略可稱為（1+1）策略。進化策略的變異是在舊的個體基礎上添加一個正態分布的隨機數，從而產生新的個體，變異過程可表示為：

對第i個分量產生一次符號標準正態分布的隨機數。

4. 預測

對于輸入T， 每一個子系統需要建議樣本所在的區域。通過對不同區域的回歸分析來得到T的估計值作為預測結果。上述過程可以使用不同的初始化值來重復10次，因此，這個系統可以由10個子系統組成。每一個子系統都是一個泰森域模型，不一定每一個子系統都會有一個有效的輸出。可以將有效輸出的平均值作為最終的輸出。

下面從數據變量方面及方法分析進化算法預測我國IPO抑價水平的可行性：

數據變量方面經歸納整理，可分為大類：承銷商威望因素，路演價格范圍，發行價格，保留股票數量，股票發行總額及科技性。

首先：承銷商威望因素。據統計，2012年中國承銷商中，主要以中信，國信，招商，平安，民生，廣發等券商為主。證監會每年度以證券公司風險管理的能力為基礎，結合公司管理水平及市場競爭力對共公司進行綜合性評價。證券公司將被分為A（AAA，AA，A），B（BBB，BB，B），C（CCC，CC，C），D，E五大類共11個級別。除證券公司的評級外可結合往期各券商發行IPO的抑制率及發行的資本總額為評估因素對承銷商排序，排次較高的券商認為其具有威望。承銷商威望因素賦值為1，否則賦值為0。

其次：路演價格范圍，發行價格，保留股票數量，股票發行總額。路演目前在我國已成為上市前的必需環節。除過傳統的路演，更出現了網上路演，通過互聯網來展示上市公司，推廣股票。這些因素在IPO之前需要逐個確定。

最后：科技性。1937年成立的SIC（Standard Industrial Classification）系統將個公司機構氛圍不同的領域，同時這個系統也應用于其他國家。我國雖然沒有應用SIC系統，但可以通過科技公司經營范圍來界定擬上市公司的科技性。

分析方法中建立模型機預測等過程可在Matlab中實現，Matlab較強的處理數組及矩陣的特點，以及龐大的函數庫比較適合運用雙層進化算法的實現和分析。

參考文獻：

[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

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[4]B.A.Jain and B.N.Nag，”Artificial neural netwwok models for pricing initial public

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[5]I.Rechenberg，”Cybernectic solution path of an experimental problem”Royal Aircraft

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