稳健度分析理论介绍91

第十章结构机构可靠性和可靠性灵敏度分析的展望可靠性是一个古老而又面临着新挑战的问题，它涉及 (1) 系统行为的描述和模拟，(2)系统行为的定量化，(3) 不确定性的描述、定量化和传递。

本书只是着重介绍了结构机构可靠性和可靠性灵敏度分析的一些经典方法和现在发展的新方法，研究在输入变量与系统行为之间关系确定，并且输入变量随机不确定性已知的条件下，不确定性的传递问题。

本书所介绍的这些方法只是可靠性工程涉及众多问题中的一个基本问题。

在结束本书的理论方法探讨之前，联系本书所研究的内容，对结构机构可靠性未来所需要研究的问题进行简单的展望。

1、输入变量不确定性的描述和定量化[1-14]一般输入变量的随机不确定性采用概率密度函数来描述，依据经典的概率统计理论，获取概率密度函数需要大量的样本数据，尤其是要准确获取密度函数的尾部时，则需要更大量的样本数据，而且往往影响系统行为失效概率的部分就是输入变量概率密度函数的尾部。

然而值得指出的是：由于经费和时间的限制，工程问题中的大样本数据往往是不可得的。

这使得可靠性研究人员投入了大量的精力和时间来研究小样本情况下母体概率密度函数的估计问题。

尽管挖掘小样本中关于母体信息的思路以及在同类产品中获取更多信息的方法是可取的，并且在今后相当长一段时间内基于这种思路的研究将在可靠性领域持续开展，但值得注意的是这种信息的挖掘和获取毕竟是有限的，因为小样本中本身所包含的信息量只是完整信息的一部分。

以有限的信息去推断完整的信息将承受一定的风险，了解并控制推断过程中的风险水平是保证所作推断有意义的前提。

另外，建立小样本情况下，输入变量不确定性的合适的描述模型也是解决信息不足问题的一个补充手段，如现在已在可靠性领域广泛研究的凸集描述模型和模糊描述模型等，还有各种描述的混合模型。

作为不足以获得概率密度函数情况下的必要补充，研究与样本信息量匹配的不确定性描述模型是输入变量不确定性描述和定量化方面的一项重要研究内容，并且在此基础上的各种不确定性描述模型的相容性也是今后可靠性领域的重要研究内容。

CFO专业胜任能力对企业税负影响的机理及经济后果刘白璐（华东师范大学经济与管理学部，上海200062）摘要：如何合理有效地降低企业税负是理论界和实务界一个非常重要的课题。

本文以2010—2020年中国A 股上市企业为研究对象，采用固定效应模型，实证分析了CFO专业胜任能力对企业税负影响的作用机理及经济后果。

研究结果表明，CFO专业胜任能力会降低企业税负，且上述结论在考虑内生性问题后依然稳健成立。

异质性分析发现，这种效应在企业所在地区税收征管力度较大、企业高管政治关联较低和非国有上市企业中更显著。

机制分析发现，具有专业胜任能力的CFO会提高研发投入以获得更多研发费用税前加计扣除的税基优惠，同时收到的税收返还也更多。

经济后果分析表明，当CFO具有专业胜任能力且企业税负更低时，企业未来价值更高。

上述研究结果表明，具有专业胜任能力的CFO会通过利用税收优惠政策降低企业税负，最终提高企业价值。

本文不仅在理论上有助于丰富有关CFO专业胜任能力与企业税负的研究文献，而且在实践中也有助于为上市企业如何合理配置人力资源以降低企业税负提供指导性建议。

关键词：CFO专业胜任能力；企业税负；CFO；高阶理论；减税降负中图分类号：F810.42文献标识码：A文章编号：1000⁃176X（2023）07⁃0089⁃15一、引言作为供给侧结构性改革的重要组成部分，中国政府坚持“实质性降低企业负担”的原则。

2019年5月，李克强总理主持召开企业减税降费专题座谈会，会上强调“让减税降费红利切实惠及企业更大激发市场主体活力”。

自2015年起，《政府工作报告》连续多年专门提及“减税降费”相关内容，2020年明确提出“要坚决把减税降费政策落到企业”，2022年更是明确“减税降费力度只增不减”。

近年来，中国政府出台了一系列旨在减税降费的税收改革措施，如“营改增”改革、增值税税率下调、加速折旧和研发费用税前加计扣除的范围扩大和小微企业所得税优惠等。

基于PLS路径模型的顾客满意度测评研究一、本文概述本文旨在探讨基于偏最小二乘（PLS）路径模型的顾客满意度测评研究。

顾客满意度是企业持续发展的重要驱动力，因此，如何准确、有效地测评顾客满意度成为了企业关注的焦点。

PLS路径模型作为一种强大的统计分析工具，能够揭示变量之间的复杂关系，为顾客满意度测评提供了有力的支持。

本文首先介绍了PLS路径模型的基本原理及其在顾客满意度测评中的应用。

然后，通过文献综述和实证分析，探讨了PLS路径模型在顾客满意度测评中的优势与局限性。

接着，本文构建了一个基于PLS路径模型的顾客满意度测评模型，并详细阐述了模型的构建过程、数据收集与分析方法。

在实证研究部分，本文选取了一家具有代表性的企业作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据，并运用PLS路径模型对数据进行分析。

通过实证研究，本文验证了PLS路径模型在顾客满意度测评中的有效性，并为企业提供了针对性的改进建议。

本文总结了PLS路径模型在顾客满意度测评中的研究成果，指出了研究中存在的不足与未来研究方向，为企业进行顾客满意度测评提供了有益的参考。

二、文献综述随着市场竞争的日益激烈，顾客满意度已成为企业获取竞争优势的关键要素。

为了有效测评和提升顾客满意度，学者们提出了多种理论和方法。

其中，偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）路径模型作为一种集多元线性回归、主成分分析和结构方程模型于一体的统计分析工具，被广泛应用于顾客满意度测评研究中。

PLS路径模型最早由瑞典统计学家Wold（1975）提出，后经多位学者的不断完善和发展，逐步成为一种成熟的分析方法。

PLS路径模型以偏最小二乘法为基础，通过提取变量的主成分来构建路径模型，从而分析变量之间的关系。

该模型不仅可以处理因变量和自变量之间的多重共线性问题，还能有效处理小样本数据，因此在社会科学、经济学、管理学等领域得到了广泛应用。

在顾客满意度测评方面，PLS路径模型具有以下优势：PLS路径模型可以同时处理多个因变量，从而全面评估顾客满意度的多个维度；PLS路径模型可以构建变量之间的因果关系路径，揭示顾客满意度的影响机制和传导路径；PLS路径模型对数据的要求相对较低，尤其适用于样本量较小的研究。

《证券投资学》实验报告书目录一、实验概述 (2)1. 实验目的 (3)2. 实验背景 (3)3. 实验任务和要求 (4)二、证券投资环境模拟分析 (5)1. 模拟环境搭建 (6)1.1 软件工具选择及安装配置 (7)1.2 数据准备与初始化设置 (8)2. 市场行情分析 (10)2.1 宏观经济形势分析 (11)2.2 行业发展趋势分析 (12)2.3 上市公司基本面研究 (14)三、投资策略制定与实施 (15)1. 投资策略类型选择 (17)1.1 成长投资策略 (18)1.2 价值投资策略 (19)1.3 宏观对冲策略 (21)2. 投资组合管理实践 (22)2.1 资产分配与风险管理 (23)2.2 个股选择与买卖操作 (24)2.3 绩效评估与调整优化 (26)四、模拟交易过程记录与分析 (26)1. 模拟交易流程梳理 (28)1.1 行情分析与策略制定阶段记录 (29)1.2 交易执行与监控阶段记录 (30)1.3 绩效评估与调整优化阶段记录 (31)2. 模拟交易结果分析 (32)一、实验概述证券市场的基本概念和功能：介绍证券市场的起源、发展历程以及其在现代经济体系中的重要地位和作用。

通过对不同类型证券的特点和交易方式的分析，使学生了解证券市场的多样性和复杂性。

证券投资的基本原理：阐述证券投资的基本理论，如有效市场假说、资本资产定价模型等，帮助学生建立正确的投资观念和价值取向。

通过对投资组合理论的研究，使学生掌握如何根据投资者的风险承受能力、投资目标等因素进行合理的投资组合选择。

证券投资的具体操作：介绍股票、债券、基金等各种证券的投资策略和方法，包括技术分析、基本面分析、量化投资等。

通过对实际案例的分析，使学生掌握如何在不同市场环境下进行有效的投资决策。

证券投资的风险管理：分析证券投资过程中可能出现的各种风险因素，如市场风险、信用风险、流动性风险等，并探讨如何通过各种手段降低这些风险，提高投资收益。

橡　胶　工　业CHINA RUBBER INDUSTRY305第70卷第4期Vol.70No.42023年4月A p r.2023基于随机有限元法的可靠性分析方法概述石春明1，赵敏敏2*，韩璇璇1，王　勇2（1.西北机电工程研究所，陕西 咸阳 712099；2.广州机械科学研究院有限公司，广东 广州 510700）摘要：基于随机有限元法的可靠性分析方法研究现状，介绍4种常用的随机有限元法：直接蒙特卡洛法、Taylor 展开随机有限元法、摄动随机有限元法和Neumann 展开随机有限元法，重点介绍了5种基于随机有限元法的可靠性分析方法：应力-强度积分法、功能函数积分法、可靠度指标计算法、随机抽样法和响应面法，并对可靠性研究需要开展的下一步工作进行了探讨。

关键词：随机有限元法；可靠性；应力-强度积分法；功能函数积分法；可靠度指标计算法；随机抽样法；响应面法中图分类号：O241.82 文章编号：1000-890X （2023）04-0305-06 文献标志码：A DOI ：10.12136/j.issn.1000-890X.2023.04.0305可靠性是衡量产品质量的一个重要指标，信誉好的厂家都追求其产品的可靠性。

有些产品如飞机、核电站等，如果其关键零部件不可靠，不仅会给用户带来不便和经济损失，甚至可能直接危及用户的生命安全[1-5]。

因此，对产品关键零部件以及整个系统的可靠性进行研究至关重要。

近年来，随着有限元技术的发展，基于随机有限元法的可靠性分析方法得到人们的广泛重视[6-9]。

基于随机有限元法的可靠性分析方法研究现状，本文介绍4种常用的随机有限元法和5种基于随机有限元法的可靠性分析方法，并对基于随机有限元法的可靠性分析需要开展的下一步工作进行探讨。

1 基于随机有限元法的可靠性研究现状对于工程结构，无论是材料本身、所受载荷还是结构尺寸等都存在不确定性，用确定性有限元法对工程结构进行研究与实际情况不符，因此在有限元计算中考虑不确定因素已成为必然趋势，随机有限元法即应运而生。

稳健审慎风险偏好的描述-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述稳健审慎风险偏好是一个重要的概念，在金融领域和投资决策中具有广泛应用。

它指的是一种审慎、谨慎的态度或偏好，即在面临不确定性和风险的情况下，个体或组织更倾向于选择相对稳健、低风险的投资或决策策略。

稳健审慎风险偏好的特点主要包括两个方面。

首先，它注重风险的评估和控制。

稳健审慎的个体或组织会对潜在风险进行全面的分析和评估，以便更好地了解可能面临的风险程度和潜在影响。

其次，稳健审慎风险偏好考虑到了正面与负面风险的权衡。

在风险与回报之间存在着不可避免的权衡关系，而稳健审慎的个体或组织更倾向于在追求高回报的同时，也注重风险的控制和降低。

稳健审慎风险偏好在金融领域和投资决策中有着重要的应用场景和意义。

首先，它可以帮助个体或组织更好地管理和控制风险，从而降低潜在的投资亏损风险。

其次，稳健审慎的投资策略可以提供相对稳定的回报，并且更适应市场的波动和变化，从而降低了投资者的心理压力和风险感知。

最后，稳健审慎风险偏好也在一定程度上降低了系统性风险，对整个金融体系的稳定性具有积极作用。

总之，稳健审慎风险偏好在金融领域具有重要的意义和应用价值。

它通过风险评估和控制、正面与负面风险的权衡，帮助个体和组织更好地管理风险，提供相对稳定的回报，降低整个金融体系的系统性风险。

在不确定性和风险环境下，稳健审慎风险偏好是一种值得倡导和采用的决策和投资策略。

在接下来的文章中，我们将对稳健审慎风险偏好的定义、重要性和应用场景进行详细的探讨，并展望其未来发展和研究方向。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述和探讨稳健审慎风险偏好的描述。

首先，在引言部分（1.1）将对本文的主题进行概述，简要介绍稳健审慎风险偏好的定义和特点。

接下来，在正文部分（2）将详细阐述稳健审慎风险偏好的定义和特点（2.1），并分析其在金融和投资领域中的重要性和应用场景（2.2）。

最后，在结论部分（3）对稳健审慎风险偏好进行总结和评价（3.1），并对其未来发展和研究方向进行展望（3.2）。

科技类企业会计稳健性对价值的影响研究摘要：本研究聚焦于科技类企业会计稳健性对企业价值的影响。

通过分析稳健性会计的概念、科技企业的特点，以及稳健性会计在科技企业中的应用，揭示其对财务报表和投资者信任的影响。

同时，研究探讨了稳健性会计带来的利弊，权衡了在科技企业中的实际应用。

通过XYZ科技公司的案例分析，深入了解其会计稳健性实践并评估其效果。

希望本文能够为科技企业在会计实践中实施科技稳健性提供有益的启示和指导。

关键词：科技类企业会计稳健性价值的影响科技类企业是指专注于研发、生产、销售和提供科技相关产品或服务的组织。

这些企业通常以技术创新和科学研究为核心，致力于推动新技术、新产品或新服务的发展和应用。

科技类企业的范围广泛，涵盖了信息技术、生物技术、医疗设备、电子产品、通信技术、绿色能源等领域。

这些企业通常面临快速变化的市场环境，需要不断创新以保持竞争力。

会计稳健性是指在财务报表编制过程中，对可能存在的风险、损失或不确定性进行审慎估计和处理的原则。

它强调在面临不确定性情况下，会计人员应该偏向于选择较为保守的估计方法，以确保财务报表能够真实地反映企业的财务状况和经营绩效。

在科技类企业中，会计稳健性尤为重要，因为科技行业往往涉及高度不确定的技术风险、市场风险和竞争风险。

会计稳健性的应用可以帮助科技企业更好地应对这些风险，防止财务报表被过度乐观地呈现，确保投资者和利益相关者对企业的财务状况有更准确的了解。

一、科技类企业会计稳健性理论分析（一）科技类企业会计稳健性和价值的关系科技类企业的会计稳健性与企业价值之间存在密切的联系和关系。

稳健性会计的应用可以帮助科技类企业更准确地反映风险和不确定性，避免夸大潜在的收入和利润，以及淡化潜在的风险和负债。

这有助于提供真实、可靠的财务信息，增加投资者信任，从而增加企业的价值。

科技领域的高度竞争和不稳定性意味着投资者特别关注风险和业务前景，稳健性会计的运用可以提供更准确的信息，帮助投资者更全面地评估企业的价值和潜在回报。

稳健性检验方法稳健性检验是指在统计学中用来检验模型的稳定性和鲁棒性的一种方法。

在实际应用中，由于数据的不确定性和复杂性，我们需要对模型进行稳健性检验，以确保模型的可靠性和有效性。

本文将介绍稳健性检验的基本原理、常用方法以及实际应用。

一、稳健性检验的基本原理。

稳健性检验的基本原理是通过对模型的参数进行一定的扰动，来检验模型对数据的变化和异常值的敏感程度。

在实际应用中，我们经常会遇到数据的异常值、缺失值等问题，这些问题可能会对模型的参数估计产生影响。

稳健性检验可以帮助我们评估模型对这些问题的鲁棒性，从而提高模型的可靠性和泛化能力。

二、稳健性检验的常用方法。

1. Bootstrapping（自助法）。

Bootstrapping是一种常用的稳健性检验方法，它通过对原始数据进行重抽样来估计参数的分布。

在每次重抽样中，我们可以得到一个新的参数估计值，通过对这些值的分布进行分析，可以评估模型对数据的变化和异常值的敏感程度。

2. Robust regression（鲁棒回归）。

Robust regression是一种通过对残差进行加权来减小异常值对参数估计的影响的方法。

它可以有效地降低异常值对模型的影响，提高模型的稳健性。

3. Sensitivity analysis（敏感性分析）。

敏感性分析是一种通过对模型参数进行一定范围内的变化来评估模型的稳健性的方法。

通过对参数进行逐步调整，我们可以了解模型对参数变化的敏感程度，从而评估模型的稳健性。

三、稳健性检验的实际应用。

稳健性检验在实际应用中具有重要的意义。

在金融领域，由于金融数据的复杂性和波动性，我们经常需要对模型进行稳健性检验，以确保模型对市场波动和异常事件的鲁棒性。

在医学领域，稳健性检验也被广泛应用于临床试验和流行病学研究中，以评估模型对异常数据和缺失数据的处理能力。

总之，稳健性检验是保证模型可靠性和有效性的重要手段。

通过对模型的稳健性进行评估，我们可以更好地理解模型对数据的敏感程度，从而提高模型的预测能力和泛化能力。