年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;
1、项目风险预测与防范 项目实施工过程中存在的风险 (1)质量与安全风险质量与安全是施工企业永恒的生命线,也是工程项目重要的管理内容,一旦发生质量与安全事故,不仅给伤者本人及家庭造成巨大的痛苦,同时也将给企业带来相应的经济损失.轻则罚款,通报批评,重则停止市场活动,降级甚至吊销执照,直接关系到企业的生死存亡. (2)项目施工管理风险总包项目施工过程中有时由于工程本身规模较大,技术难度及要求高,管理上难免顾此失彼而造成风险. (3)项目经理作为对施工项目全面负责人,其素质,能力往往是项目目标实现的关键所在.如果项目经理的管理与指挥组织能力不足或缺乏职业道德,那么项目的顺利实施及赢利就可能会大打折扣,从而给项目管理带来风险. (4)材料价格风险：建设工程项目成本的60%——70%以上都是材料成本,任何一种主要材料的大幅波动都会给项目带来巨大的影响. 项目竣工阶段存在的风险 施工项目竣工后,如不能及时办理工程竣工验收,编制工程竣工决算,即可能造成项目财务结算滞后,不能及时收回工程结算尾款,增加项目的资金负担.同时又延长了工程保修时间,增加工程保修费用,从而使项目成本增大,也会带来相应的风险. 工程施工项目风险的防范策略 工程施工项目风险防范的前提是树立合同意识,风险意识和索赔意识.在具体的防范控制中有以下几个策略:
（1）风险回避策略,为预防项目立项阶段所面临的业主风险,在投标报价前,认真分析业主所在国的政治,经济状况,业主的工程款落实情况和支付信誉;在编标报价阶段,熟悉招标文件,做好现场勘查,在单价和总价中考虑风险因素;如果发现项目所面临的风险超出自己所能承受的限度,及时终止项目以规避风险. (2)风险降低(减少)策略:有效降低(减少)风险,着重把握好两大环节:a.项目施工过程中这一环节.把握这一环节首先要制定先进的,经济合理的施工方案,以达到缩短工期,提高质量,降低成本的目的.施工方案的优化选择是施工企业降低成本的主要途径之一,制定施工方案要以合同工期为依据,结合施工项目规模,性质,复杂程度,施工现场条件等因素综合考虑.可同时制定几个施工方案,相互比较,从中优选最合理,最经济的一个.其次,在项目实施过程中,要实行全面成本控制,按照所选定的施工方案,严格按照成本计划实施和控制.对构成生产资料费用的材料,人工,机械施工现场管理费用分别不同情况,采取不同措施加以控制.一是降低材料成本.由于材料成本占整个工程成本的60%-70%,是降低工程成本的关键.因此,必须对主要材料实行限额领用,根据施工预算严格控制,按理论用量加合理损耗的办法与施工班组结算,节约给予奖励,促使施工班组合理使用材料,避免损失浪费.另外必须健全收料制度,实行三级收料.材料进场,先由收料员清点数量,记录签字;然后由材料保管员清点数量,验收登记;最后由施工人员清点并确认.发现数量不足或过剩时,由材料部门解决.这样可以有效避免收发料中的数量短缺和徇私舞弊等行为的发生.合理组织安排材料的进出场,根据定额与施工进度编制材料计划,确定合理的材料进出场时间,避免材料的毁损以及增加材料的二次搬运费用.二是降低人工及机械费用.改善劳动组织,减少窝工浪费,实行合理的奖励制
工程项目风险管理 【摘要】工程项目建设过程是一个周期长、投资多、技术要求高、系统复杂的生产消费过程，在该过程中，未确知因素、随机因素和模糊因素大量存在，并不断变化，由此而造成的风险直接威胁工程项目的顺利实施和成功。现在，我国工程项目普遍存在投资失控现象，产生这种现象的原因有管理不善和手段落后的原因，更主要的是对影响和制约工程项目的风险因素估计不足，导致在工程项目建设中由风险引起大量的损失。对工程项目的风险加以认识、判断、评价和控制成为一项迫切的任务。 关键词：工程项目风险风险识别风险评价 前言：在工程项目管理的各个阶段中，风险的管理应贯彻始终。风险首先是一种不确定性，其次它与损失密切相关，所以从本质上讲，工程风险就是指的在工程建设中所发生损失的不确定性。在工程项目的投标、签约和执行的全过程中，都存在不能预先确定的内部和外部的干扰因素，这种干扰因素可归为工程风险。 近些年，我国有些科研人员对风险管理方法作过一些探讨，但事物总是不断发展变化的，新的方法不断出现，风险管理也日趋完善。对近几年的国内有关风险管理的研究进行回顾，有利于我们总结经验，使我们更好地服务现代化建设。 一、工程项目的风险管理概述 （一）工程项目风险的定义 工程风险管理专家对工程项目的风险定义为：工程项目风险是所有影响工程项目目标实现的不确定因素的集合。 工程项目在其寿命周期中的风险，即工程项目在决策、勘察设计、施工以及竣工后投入使用各阶段，造成实际结果与预期目标的差异性及其发生的概率。项目风险的差异性包括损失的不确定性和收益的不确定性，工程项目风险管理通常研究的是损失的不确定性。 （二）工程项目风险的特点 1、风险存在的客观性和普遍性。作为损失发生的不确定性，风险是不以人的意志为转换的客观实在，而且在项目的全生命周期内，风险是无处不在、无时没有的。只能降低风险发生的概率和减少风险造成的损失，而不能从根本上完全消除风险； 2、风险的影响常常不是局部的，某一段时间或某一个方面的，而是全局的。例如，反常的气候条件造成工程的停滞，会影响整个后期计划，影响后期所有参加者的工作； 3、不同的主体对同样风险的承受能力是不同的。人们的承受能力受收益的大小、投入的大小、项目活动的主体的地位和拥有的资源有关； 4、工程项目的风险一般是很大的，其变化是复杂的。工程项目的设计与建设是一个既有确定因素，又含有随机因素、模糊因素和未确知因素的复杂系统，风险的性质、造成的后果在工程建设中极有可能发生变化。 二、工程项目的风险识别、估计、评价 （一）工程项目的风险识别
灰色预测模型的Matlab 程序及检验程序 %灰色预测模型程序 clear syms a b; c=[a b]'; A=[46.2 32.6 26.7 23.0 20.0 18.9 17.5 16.3];% 原始序列 B=cumsum(A);%累加n=length(A); for i=1:(n-1) C(i)=(B(i)+B(i+1))/2; end %计算待定参数 D=A; D(1)=[]; D=D'; E=[-C; ones(1,n-1)]; c=inv(E*E')*E*D; c=c'; a=c(1); b=c(2); %预测往后预测5个数据 F=[];F(1)=A(1); for i=2:(n+5) F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a; end G=[];G(1)=A(1); for i=2:(n+5) G(i)=F(i)-F(i-1); end t1=2002:2009; t2=2002:2014; G plot(t1,A,'o',t2,G) %灰色预测模型检验程序 function [ q,c,p ] = checkgm( x0,x1 ) %GM 检验函数 %x0 原始序列
%x1 预测序列 %·返回值 % q –- 相对误差 % c -- ·方差比 % p -- 小误差概率 e0=x0-x1; q=e0/x0; s1=var(x0); %qpa=mean(e0); s2=var(e0); c=s2/s1; len=length(e0); p=0; for i=1:len if(abs(e0(i)) < 0.6745*s1) p=p+1; end end p=p/len; end
项目风险预测与防范、事故应急预案 一、项目风险预测与防范 1、项目实施工过程中存在的风险 （1）项目施工管理风险 总包项目施工过程中有时由于工程工期较紧，分项工艺较多，工序较繁杂技术难度及要求高，管理上难免顾此失彼而造成风险。 （2）项目经理作为对施工项目全面负责人，其素质、能力往往是项目目标实现的关键所在。如果项目经理的管理与指挥组织能力不足或缺乏职业道德，那么项目的顺利实施及赢利就可能会大打折扣，从而给项目管理带来风险。 （3）材料价格风险 建设工程项目成本的60％—70％以上都是材料成本，任何一种主要材料的大幅波动都会给项目带来巨大的影响。 2、项目竣工阶段存在的风险 施工项目竣工后，如不能及时办理工程竣工验收、编制工程竣工决算，即可能造成项目财务结算滞后，不能及时收回工程结算尾款，增加项目的资金负担。同时又延长了工程保修时间，增加工程保修费用，从而使项目成本增大，也会带来相应的风险。 3、工程施工项目风险的防范策略 工程施工项目风险防范的前提是树立合同意识、风险意识和索赔意识。在具体的防范控制中有以下几个策略： （1）风险回避策略 为预防项目立项阶段所面临的业主风险，在投标报价前，认真分析业主所在国的政治、经济状况，业主的工程款落实情况和支付信誉；在编标报价阶段，熟悉招标文件，做好现场勘查，在单价和总价中考虑风险因素；如果发现项目所面临的风险超出自己所能承受的限度，及时终止项目以规避风险。 （2）风险降低（减少）策略 有效降低（减少）风险，着重把握好两大环节： a、项目施工过程中这一环节。把握这一环节首先要制定先进的、经济合理的施工方案，以
达到缩短工期、提高质量、降低成本的目的。施工方案的优化选择是施工企业降低成本的主要途径之一，制定施工方案要以合同工期为依据，结合施工项目规模、性质、复杂程度、施工现场条件等因素综合考虑。可同时制定几个施工方案，相互比较，从中优选最合理、最经济的一个。
2012年河南科技大学数学建模第二次模拟训练 承诺书 我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨 询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他 公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正 文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。如有违反 选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 队员签名：1. 2. 3. 日期： 2012 年月--日
2012年河南科技大学数学建模第二次模拟 编号专用页 评阅编号（评阅前进行编号）：
B 题产品销量预测 摘要 对产品销售量的预测，无论是对于整体掌控市场的发育与成长态势的政策制定者，还是对于研究市场行情以制定营销策略的厂商而言，都具有极其重要的作用。 本文针对市场上新产品进入市场的销量预测的实际问题，确定模型应有的变量，做出一般的假设并确定约束条件，从而建立有效的模型，以更好的解决新产品进入市场的销量预测问题。 对于问题一，经过分析可设() =dx kx t dt ，从而建立简单的Malthus 模型，很 好地解决了产品销售量的预测问题。 对于问题二，针对市场中存在市场容量N 这一约束条件，又有 =k[N-x(t)]dx dt ，则可建立阻滞增长模型，即可得到产品的销售量在一定时间内迅速增加，达到一定时期后销售量开始趋于稳定。 对于问题三，综合考虑各个影响产品销售量的因素，通过筛选和忽略微小因素，主要考虑产品价格、产品广告投入、消费者习惯等因素，并引用媒体广告产出的模型，分别建立各因素与销售量的函数关系式，并通过这些关系式的组合，得到一种新的新产品扩散模型。通过该模型与logistic 模型和巴斯新产品扩散模型比较来进行模型检验，并通过Matlab 编程画图可以得出，该模型和两种已知的模型的曲线走向一致。 关键字：销量预测、Malthus 模型、阻滞增长模型、logistic 模型、巴斯新产品 扩散模型、Matlab 、媒体广告产出的模型 一 问题重述 随着我国市场经济的发展，各种产品层出不穷的进入市场，无论是作为整体掌控市场的发育与成长态势的政策制定者，还是研究市场行情以制定营销策略的厂商总是希望在一个新产品进入市场之前能够预测出产品在各种可能的情况下的销售量，研究产品销量预测算法，解决现阶段存在的问题，实现准确判断销量对国家决策者和厂家来说都具有很高现实意义。 有某种新产品要推向市场, t 时刻的销量为),(t x 假设产品性能良好, 每个产品都是一个宣传品, 则t 时刻产品销量()x t 与t 有关。 问题一设t 时刻产品销量的增长率 dx dt 与)(t x 成正比, 预测0t 时的产品销量0()x t ； 问题二设考虑到产品销售存在一定的市场容量N , 统计表明dt dx 与该产品的潜在容量)(t x N -成正比, 预测0t 时的产品销量0()x t ；
项目风险预测及防范措施 （一）项目风险分析 工程实施中的风险控制贯穿于项目控制(进度、成本、质量、合同控制等)的全过程中，是项目控制中不可缺少的重要环节，也影响项目实施的最终结果。工程项目实施阶段风险主要表现在合同风险、施工管理风险和材料成本上涨风险。为此，为使项目实施阶段顺利实施要严格做好以下几个方面工作，对防范风险有促进： 1、加强风险的预控和预警工作。在工程的实施过程中，要不断地收集和分析各种信息和动态，掌握风险的前奏信息，以便更好地做好准备和采取有效的风险对策，防止可能发生的风险。 2、在风险发生时，及时采取措施以控制风险产生的负面影响影响，采取挽救措施以降低风险造成的损失是防范风险的最直接和最有效办法。 （二）项目风险防范具体措施 1、通过周密的组织架构完善内部的治理机制，建立合理的项目组织结构化和有效的决策机制、评价和激励机制，对项目进行专业化的管理，以达到项目管理的目的。 2、加强劳务管理，避免出现转包、分包情况的发生。若劳务选择不当，不能按质按量按期完成分包工程，从而影响整个工程的进度或发生经济损失。 3、协调好项目部与劳务队伍之间的关系，调动施工队和工人的积极性，以便工程能保质保量如期完成，压缩工期，减少管理成本。 4、优化施工组织设计，做到科学施工，信息反馈及时，适时调整和改进施工方案，避免出现质量事故，造成返工、窝工。 5、加强安全管理，实行“人人都是安全员”制度，做好施工过程中的安全防护工作。 6、项目开工前，做好材料、设备、施工队伍调查，认真进行项目成本预测。施工过程中，通过工、料、机合理搭配，做好成本控制。项目结束后，通过成本核算，总结经验教训，以便于挖掘项目管理潜力。 7、降低法律风险，加强合同管理，订完善的施工合同，减少或避免风险。 8、对于外部协调和环境因素风险。加强工程项目信息建设，实施信息披露制度，解决由于信息不对称引起的风险，加强内外监督机制。
1.根据数据homework，利用SPSS软件，建立因变量y2与自变量x1，x2，x3， x4和y1之间的回归方程，并对分析结果进行简要解释。 第一种方法：非线性回归. MODEL PROGRAM a=1 b=1 c=1 d=1 e=1 f=1. 假设方程为y1=a * x1+b / x2+c / x3+d * EXP(e * x4) + f * y2.
15.1 1625356.899 46.410 -1635.623 7434.215 3.404E-005 .617 -3.408 16.0 1625356.899 46.410 -1635.623 7434.215 3.404E-005 .617 -3.408 16.1 1624816.652 46.405 -1637.222 7447.867 7.053E-005 .587 -3.406 17.0 1624816.652 46.405 -1637.222 7447.867 7.053E-005 .587 -3.406 17.1 1624261.316 46.399 -1639.409 7462.802 .000 .556 -3.405 18.0 1624261.316 46.399 -1639.409 7462.802 .000 .556 -3.405 18.1 1623699.872 46.392 -1642.232 7479.130 .000 .526 -3.405 19.0 1623699.872 46.392 -1642.232 7479.130 .000 .526 -3.405 19.1 1623134.972 46.382 -1645.702 7496.886 .001 .496 -3.405 20.0 1623134.972 46.382 -1645.702 7496.886 .001 .496 -3.405 20.1 1622550.759 46.369 -1649.721 7515.777 .001 .468 -3.406 21.0 1622550.759 46.369 -1649.721 7515.777 .001 .468 -3.406 21.1 1622139.282 46.353 -1654.881 7536.360 .003 .438 -3.408 22.0 1622139.282 46.353 -1654.881 7536.360 .003 .438 -3.408 22.1 1621791.385 46.331 -1660.716 7558.445 .005 .408 -3.411 23.0 1621791.385 46.331 -1660.716 7558.445 .005 .408 -3.411 23.1 1621600.421 46.302 -1667.623 7581.481 .010 .377 -3.415 24.0 1621600.421 46.302 -1667.623 7581.481 .010 .377 -3.415 24.1 1620880.768 46.277 -1672.445 7596.565 .018 .362 -3.419 25.0 1620880.768 46.277 -1672.445 7596.565 .018 .362 -3.419 25.1 1621592.630 46.307 -1665.707 7579.807 .007 .393 -3.414 25.2 1620680.776 46.279 -1672.064 7595.012 .017 .369 -3.419 26.0 1620680.776 46.279 -1672.064 7595.012 .017 .369 -3.419 26.1 1620716.083 46.295 -1668.093 7586.179 .012 .381 -3.416 26.2 1620674.432 46.283 -1670.872 7592.749 .016 .372 -3.418 27.0 1620674.432 46.283 -1670.872 7592.749 .016 .372 -3.418 27.1 1620673.576 46.290 -1669.094 7588.711 .014 .377 -3.417 28.0 1620673.576 46.290 -1669.094 7588.711 .014 .377 -3.417 28.1 1620671.724 46.287 -1669.948 7590.771 .015 .375 -3.417 29.0 1620671.724 46.287 -1669.948 7590.771 .015 .375 -3.417 29.1 1620672.149 46.290 -1669.079 7588.757 .014 .377 -3.417 29.2 1620671.412 46.288 -1669.623 7590.027 .014 .376 -3.417 30.0 1620671.412 46.288 -1669.623 7590.027 .014 .376 -3.417 30.1 1620671.517 46.287 -1669.882 7590.634 .015 .375 -3.417 30.2 1620671.409 46.288 -1669.662 7590.120 .015 .376 -3.417 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为 SSCON = 1.000E-008，因此在 66 模型评估和 30 导数评估之后，系统停止运行。
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或
环境风险分析的研究进展作者：黄剑学号：摘要： 环境风险分析是20世纪70年代以后在国外兴起的一门综合性学科，虽然起步较晚，但是经过几十年的发展，现在已基本趋于完善。我国从20世纪80年代也开始了对环境风险的重视与基础研究，世界各大国都发生了一系列的环境问题，造成了大量人员的死亡，给各国造成了巨大的经济损失，引起了世界各国人民的高度重视，随着环境问题对人们的影响愈来愈严重，环境风险分析成为预防环境污染事故并提供有效应急措施的必要工作。本文主要介绍了环境风险分析的一些基本概念和环境风险分析的发展历程及现阶段的研究进展。关键词： 环境风险评价、研究进展、健康、生态前言： 由于以前以经济发展为主，为了大力的加快经济的发展，往往以牺牲环境为代价，取得经济上的发展。在外国，比如美国和英国日本这些比我们发达的国家，就是在以环境为代价的基础上取得了经济的发展，虽然经济取得了进步，但是造成了环境的严重污染，最后，他们认识到了这个问题，环保事业正式的发展起来，但是，其所造成的环境问题远远超出其所获取的利益，这也叫用钱来买教训。就以现在我国的情况来讲，虽然强调走可持续发展的道路，但是为了追求经济的进步仍然走的是先污染后治理的的道路。这种理念给我们的环境和我们自己造成了不堪设想的后果，近些年来污染事件频繁发生，20世纪以来，在世界环境史上发生了几起震惊世界的重大环境污染事件，影响较大的有1984年12月3日，印度博帕尔市农药厂异氰酸酯毒气泄漏，死亡近两万人，受害20多万人，5万人失明，孕妇流产或产下死婴，受害面积40平方公里，数千头牲畜被毒死；洛杉矶光化学烟雾事件1943年发生了光化学烟雾，1955年和1970年洛杉矶又两度发生光化学烟雾事件，前者有400多人因五官中毒、呼吸衰竭而死，后者使全市四分之三的人患病；1986年前苏联贝利核漏事件，核事故使前苏联和欧洲国家的畜牧业深受其害，当时预测，这场核灾难，还可能导致日后十年中10万居民患肺癌和骨癌而死亡；最近我国渤海湾康菲漏油事故造成环境生态破坏，养殖户损失严重；还有很多事例就不一一列举，所以环境风险评价虽然是在20世纪70年代才在国外兴起的一门新兴学科，但只经过短短几十年的发展，环境风险评价已成为环境保护领域不可缺少的一个重要部分。环境风险评价不仅是环境学科发展的必然结果，亦是当前社会安全保障的迫切需要。正文： 环境风险评价的概念：风险的定义众多，从众多关于风险的定义中可以看出，风险的最大特征是事件发生的不确定性、结果的可预知性和损失程度的模糊性。环境风险是指突发性事故对环境（或健康）的危害程度，用风险值R表征；风险R是事故发生概率P与事故造成的环境（或健康）后果C的乘积。其公式如下所示：R[危害/单位时间]=P[事故/单位时间]×[危害/事故]。
灰色预测模型matlab程序 %下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,mat lab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m %x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 %二次拟合预测GM(1,1)模型 function gmcal=gm1(x) sizexd2 = size(x,2); %求数组长度 k=0; for y1=x k=k+1; if k>1 x1(k)=x1(k-1)+x(k); %累加生成 z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1)); %z1维数减1，用于计算B yn1(k-1)=x(k); else x1(k)=x(k); end end %x1,z1,k,yn1 sizez1=size(z1,2); %size(yn1); z2 = z1'; z3 = ones(1,sizez1)'; YN = yn1'; %转置 %YN B=[z2 z3]; au0=inv(B'*B)*B'*YN; au = au0'; %B,au0,au
ufor = au(2); ua = au(2)./au(1); %afor,ufor,ua %输出预测的 a u 和 u/a的值 constant1 = x(1)-ua; afor1 = -afor; x1t1 = 'x1(t+1)'; estr = 'exp'; tstr = 't'; leftbra = '('; rightbra = ')'; %constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbra strcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,r ightbra,'+',leftbra,num2str(ua),rightbra) %输出时间响应方程 %****************************************************** %二次拟合 k2 = 0; for y2 = x1 k2 = k2 + 1; if k2 > k else ze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor); end end %ze1 sizeze1 = size(ze1,2); z4 = ones(1,sizeze1)'; G=[ze1' z4]; X1 = x1'; au20=inv(G'*G)*G'*X1; au2 = au20'; %z4,X1,G,au20
一、做散点图： clear all; x1=xlsread('18-24号时空分布.xls',1); x2=xlsread('18-24号时空分布.xls',2); x3=xlsread('18-24号时空分布.xls',3); x4=xlsread('18-24号时空分布.xls',4); x5=xlsread('18-24号时空分布.xls',5); x6=xlsread('18-24号时空分布.xls',6); x7=xlsread('18-24号时空分布.xls',7); for m=1:64 X=[x1(m),x2(m),x3(m),x4(m),x5(m),x6(m),x7(m)];%a-a 交通量一周数据序列 m plot(X,'k-') %hold on figure end xlabel('时间 /天') ylabel('各小区之间交通量 /辆') 4 时间 /天各小区之间交通量 /辆 二：用灰色数列预测：G （1,1）模型预测： 由于时空分布数据不呈现出一定的规律，比较适合使用灰色预测模型进行预测。 clear all; x1=xlsread('18-24号时空分布.xls',1); x2=xlsread('18-24号时空分布.xls',2); x3=xlsread('18-24号时空分布.xls',3); x4=xlsread('18-24号时空分布.xls',4); x5=xlsread('18-24号时空分布.xls',5);
x6=xlsread('18-24号时空分布.xls',6); x7=xlsread('18-24号时空分布.xls',7); for m=1:64 m X=[x1(m),x2(m),x3(m),x4(m),x5(m),x6(m),x7(m)];%a-a交通量一周数据序列 %对X数据序列作一次累加生成X1 X1=zeros(1,7); X1(1)=X(1); for i=2:7 X1(i)=X1(i-1)+X(i); end B=zeros(6,2); for j=1:6 B(j,1)=-0.5*(X1(j+1)+X1(j)); end B=[B(:,1),ones(6,1)]; Yn=[X(2),X(3),X(4),X(5),X(6),X(7)]; a=inv((B'*B))*B'*Yn' ;%最小二乘法求解系数a %X_k+1=(X(0)-a(2)/a(1))*e^(-a(1)*k+a(2)/a(1); X_y=zeros(1,9); k=1:8; X_1=(X(1)-a(2)/a(1))*exp(-a(1)*k)+a(2)/a(1) %建立GM(1,1)模型 X_1=[X1(1),X_1]; %预测 for k=1:8 X_y(k+1)=X_1(k+1)-X_1(k); end X_y(1)=X_1(1) plot(X,'k-') hold on plot(X_y, 'r-') figure e=(X-X_y(1:7))./X %真值与预测值得绝对误差 delt_e=sum(e)/7 %平均相对误差 delt_e<0.01则精度为一级 ss=0; ss1=0; for k=2:6 ss=ss+(X(k)-X(1)); ss1=ss1+(X_y(k)-X_y(1)); end s=abs(ss+0.5*(X(7)-X(1))); s1= abs(ss1+0.5*(X_y(7)-X_y(1))); delt_s=abs(ss+0.5*(X(7)-X(1))- ss1-0.5*(X_y(7)-X_y(1))) w=(1+s+s1)/(1+s+s1+delt_s) %w为关联度,w>0.90关联度为一级。 C=(mean((e-delt_e).^2) /mean((X-mean(X)).^2))^0.5 %均方差比 C<0.35为一级end m = 1 X_1 = 1.0e+004 * Columns 1 through 6
生态风险评价及研究进展 摘要:生态风险评价是环境风险评价的重要组成部分。在我国,生态风险评价还处于起步阶段。本文阐述了有关生态风险评价的有关概念,探讨了生态风险评价的方法,概述了国内外在生态风险评价领域的研 究成果。 关键词:生态风险评价；环境风险评价；评价方法 Review of Ecological Risk Assessment Abstract:Ecological risk assessment (ERA) is an important part of Environmental risk assessment and it is in beginning in China. This paper introduced basic concept of ERA, talked about the methods used in studies and reviewed the research results of home and abroad. Keywords: Ecological risk assessment; environmental risk assessment; methods of assessing ecological risk 引言 自工业革命之后, 随着化石能源的广泛使用,各种矿物质资源大量开采以及化学工业的繁荣，在区域经济持续发展的同时,人类活动也引发了一系列生态环境问题,如全球气候变化、物种灭绝速度加快、生物多样性的损失、酸雨、栖息地破坏、土壤侵蚀、土地退化、水资源短缺、环境污染、生态系统服务功能变化等,致使环境质量下降,严重影响了人类的生活质量,并制约着社会和经济的可持续发展。为了抑制区域生态环境的恶化,改善人类的生存环境, 世界各国已开展了大量有关生态环境的研究,在环境评价方面也不断深化。风险评价开始于1980年代,经历了二十几年的发展,评价内容、评价范围、评价方法都有了很大的发展。环 境生态问题引起了越来越广泛的关注。 1 生态风险评价的基本概念及内容 1.1 基本概念 风险通常指事故（或不利事件）的可能性及其损失或损伤的度量。美国环境保护署 EPA （Environmental Protect Agency）认为风险是由于物质暴露或环境胁迫所引起的人类健康或生态系统受到危害的可能性。生态风险具体指生物个体、种群、群落、生态系统以至于整个景观层次、地球生态的正常功能受外界胁迫，从而在目前和将来减小该系统健康、生产力、
公司财务风险预警模型
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上市公司财务风险预警模型分析 摘要:文章在简要介绍企业财务风险及上市公司风险预警系统的含义和功能的基础上,重点介绍上市公司风险预警模型,并用奥特曼模型在我国上市公司财务风险预警中的运用进行分析,最后针对我国的具体情况提出关于奥特曼模型修正意见。 关键词:财务风险预警系统;单变量模型;奥特曼模型 企业财务风险是指企业丧失偿债能力的可能与股东收益的不确定性。通常用财务杠杆衡量财务风险的大小。在激烈的市场竞争中,上市公司始终处在生存与倒闭、发展与萎缩的矛盾中。上市公司必须生存下去才有可能获利,只有不断发展才能求得生存,对上市公司来说,生存是其核心目标。而影响上市公司生存的主要威胁来自上市公司面临的风险和财务危机。因此,建立一个科学合理的财务风险系统,可以为上市公司的生存提供重要的信息,对上市公司可能发生的财务危机加以防范,减少财务危机的出现。 一、企业财务风险预警系统的含义及功能 财务风险预警系统主要是以财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用财会、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比例分析数学模型等方法,确定预警指标和预警指标的相应标准,以发现企业存在的风险,并向经营者示警一个有效的财务预警系统。从1998年我国对上市公司实行“特别处理”(简称ST)制度以来,2001年、2002年、2003年、2004年分别有144家、135家、113家和123家上市公司被特别处理。有鉴于此,迫切需要建立一个能预先发出财务危机警报的财务分析系统,以帮助上市公司管理者及早取得财务状况恶化的信号,避免可能出现的财务危机。具体说来,财务风险预警系统主要具有以下三方面的功能:
数学建模之灰色预测模 型 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
一、灰色预测模型 简介（P372） 特点：模型使用的不是原始数据列，而是生成的数据列。 优点：不需要很多数据，一般只用4个数据就能解决历史数据少，序列的完整性和可靠性低的问题。 缺点：只适用于中短期的预测和指数增长的预测。 1、GM(1,1)预测模型 GM(1,1)表示模型为一阶微分方程，且只含有一个变量的灰色模型。 模型的应用 ①销售额预测 ②交通事故次数的预测 ③某地区火灾发生次数的预测 ④灾变与异常值预测，如对旱灾，洪灾，地震等自然灾害的时间与程度进行预报。（百度文库） ⑤基于GM(1,1)模型的广州市人口预测与分析（下载的文档） ⑥网络舆情危机预警（下载的文档） 步骤 ①级比检验与判断 由原始数据列(0)(0)(0)(0)((1),(2),,())x x x x n =计算得序列的级比为 (0)(0)(1)(),2,3, ,.() x k k k n x k λ-== 若序列的级比()k λ∈ 221 2 (,)n n e e -++Θ=，则可用(0)x 作令人满意的GM(1,1)建模。 光滑比为 (0)1 (0) 1 () ()() k i x k p k x i -== ∑ 若序列满足 [](1) 1,2,3,,1;() ()0,,3,4, ,;0.5. p k k n p k p k k n ??+<=-∈=<
则序列为准光滑序列。 否则，选取常数c 对序列(0)x 做如下平移变换 (0)(0)()(),1,2, ,,y k x k c k n =+= 序列(0)y 的级比 0(0)(1) (),2,3, ,.() y y k k k n y k λ-=∈Θ= ②对原始数据(0)x 作一次累加得 (1)(1)(1)(1)(0)(0)(0)(0)(0)((1),(2),,())(11+(2),,(1)()).x x x x n x x x x x n ==++（），（） 建立模型: (1) (1),dx ax b dt += （1） ③构造数据矩阵B 及数据向量Y (1)(1)(1)(2)1(3)1,()z z B z n ??- ??- ? ?=?? ????- 1??(0)(0)(0)(2)3()x x Y x n ??????=?? ?? ???? （） 其中：(1)(1)(1()0.5()0.5(1),2,3,,.z k x k x k k n =+-=） ④由 1??()?T T a u B B B Y b -??==???? 求得估计值?a = ?b = ⑤由微分方程（1）得生成序列预测值为 ? (1) (0)???(1)(1)k 0,1,,1,,??ak b b x k x e n a a -??+=-+=- ? ??? ， 则模型还原值为 (0)(1)(1)???(1)(1),1,2,,1,.x k x k x k n +=+-=- ⑥精度检验和预测 残差 (0)(0)?()()(),1,2,,,k x k x k k n ε=-=