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应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下：1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线
毕业论文可以用面板随机效应模型。根据查询相关信息显示，使用面板随机效应模型可以大大提升硕士论文的质量，这是一种常用的多元统计学方法，可以检验变量之间的相互作用，并识别哪些变量对最终结果最有影响。使用随机效应模型可以帮助你更清楚地理解各种变量之间的影响，并得出更有价值的结论。
对比分析法是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。对比标准存在以下几种选择： 时间标准：即选择不同时间的指标数值作为对比标准，最常用的是与上年同期比较即"同比"，还可以与前一时期比较，此外还可以与达到历史最好水平的时期或历史上一些关键时期进行比较。空间标准：即选择不同空间指标数据进行比较。（1）与相似的空间比较，如本市与某些条件相似的城市比较。（2）与先进空间比较，如我国与发达国家比较。（3）与扩大的空间标准比较，如我市水平与全国平均水平比较。经验或理论标准：经验标准是通过对大量历史资料的归纳总结而得到的标准。如衡量生活质量的恩格尔系数。理论标准则是通过已知理论经过推理得到的依据。计划标准：即与计划数、定额数、目标数对比。市场经济并不排斥科学合理的计划，因此，计划标准对统计评价仍有一定意义。相联系的两个指标对比，表明现象的强度、密度、普遍程度，如人均国内生产总值、人口密度、人均收入以及某些技术经济指标等。 对比分析按说明的对象不同可分为单指标对比，即简单评价；多指标对比，即综合评价。在进行对比分析时应掌握的原则是：（1）指标的内涵和外延可比。（2）指标的时间范围可比。（3）指标的计算方法可比。（4）总体性质可比。
一篇论文使用1—3个模型就可以解决论文中的问题，并且需要对这三个模型进行比较。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。优点： 存取方便且速度快 结构清晰，容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷： 结构呆板，缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边） 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点： 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷： 网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大 数据的修改不方便（指针必须修改） 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点： 结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷： 数据库大时，查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足
建立一座高楼大厦时，除了需要坚实的地基之外，也需要有一个基本的模型框架，按照模型进行风险预测，做到万无一失。在数据分析领域，同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析，这样在数据分析时，明确数据分析思路，运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。
常见的数据分析模型
1.用户模型
数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析，时刻了解用户的服务范围，从最终全面的角度了解用户问题。
2.事件模型
事件是组成数据分析的结构框架，在针对不同的事件时，要了解事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理。只有对事件模型有着充分的了解，才可以对最终数据分析框架有全面的了解。
3.漏斗模型
所谓漏斗模型，就是将数据分析的步骤流程化，一步步的运营，达到最终的分析结果，同时漏斗模型便于对数据分析的每一个流程进行观察，从而及时解决问题。
4.留存模型
留存模型是针对使用数据的用户，将用户对于数据分析的场景进行留存。自定义的进行留存，实现最终的目标客户选取，相当于整个模型框架的引流功能。
5.粘性模型
粘性模型，顾名思义，就是了解产品或某个功能粘住用户的能力，从用户偏爱出发，了解用户如何使用产品，用户对于产品功能的满意程度，帮助平台科学的评估产品和功能，高效的制定相关的策略。
6.路径模型
通过对不同用户分群，将具有相同特征偏好的用户聚集，而行为路径分析是对用户产生的行为进行数据的可视化分析，从而帮助平台快速观测出群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。
7.总结模型
在完成数据分析后，需要对数据分析过程，最终结果进行分析，得到最终的结论，将整个分析的大框架做一个全面的维护。
数据经过一层层的分析，挖掘，最终变成用户所需的数据，对于企业而言，数据分析的利用对于企业决策的制定至关重要。在商业智能领域，数据分析的使用非常频繁，对于软件的数据分析能力的要求也是十分高，目前国内BI的提供商，比较有代表性的有帆软，旗下的Finebi对于中国企业的数据应用十分的便捷，自主灵活的功能使得Finebi在国内市场独树一帜。
留存分析模型：用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为；
全行为路径分析：根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途；
漏斗分析模型：能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型；
热图分析模型：其实就是指页面点击分析；
事件分析模型：是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础；
用户分群模型：对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征；
用户分析模型：通过查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等，丰富用户画像维度；
黏性分析模型：在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化；
PEST,5W2H ,4P,SWOT, 波特五力分析模型等各类分析模型
风险量化评估模型在不同应用领域有不同种类，那么从我将所在的信贷行业中常用的模型进行分享：信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示：（1）KMV是如何工作的？假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下：E=f(A， ，r，B，ζ)…… (1)其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r界定(尽管到期变化区间可以根据银行确定的违约范围变化，但它经常被定为一年)；无风险的借贷利率由(r)代表。运用这些价值，可形成一个方法，它描绘出一个对于任何特定借款人的基于假设的EDF得分，这个方法的基本原理如图特定借款的违约期间例l：公式(1)中，借款公司的各项价值分别为：公司资产的市场价值(A)为10 000万，公司资产的市值波动区间( )为1 000万，公司债务的价值或违约点(B)为8 000万。①假设公司将来的资产价值围绕当前价值呈正态分布，则可计算出一年(贷款到期区间或违约范围)内公司违约的可能性。违约距离(DD)=(资产市值一违约点的资产市值)／市值的波动范围=(A—B)／ =(10 000万一8 000万)／1 000万=2个标准差这意味着：如果公司进入违约区间，资产价值就会在一年内下降2 000万(2× )。 经验定理：正态分布下，价值的68％会落在均值的1 内，价值的95％会落在均值的2 内，价值的99％会落在均值的3 内。根据经验定理，我们知道公司资产的价值有95％的可能性会在资产均值的加减2 内变动，那么一年内资产价值就有2．5％的可能性上涨(或下跌)超过2 。在本例中，借款银行就面临着5％的估计违约频率，即EDF。②若假设借款人的资产价值上升10％，则：DD＝[A(1+10％)一B]／ =(11 000万一8 000万)／1 000万=3同样，根据经验定理，借款银行就面临着0．5％的估计违约频率。KMV认为，正态分布的假设是非常重要的观点，KMV并不构造理论上的EDF。一旦得出违约距离(DD)，就会结合一个很大的专用的违约历史数据库来使用DD。与上面介绍的理论 EDF不同，KMV的经验EDF的计算方法如下：经验EDF=年内违约公司数量/公司总数（取年初资产价格在违约点B的2 变化的公司)比如，KMV的违约数据库显示，年初有2 000家公司的资产价格在违约点B的2d内变化，其中有60家公司违约，则经验EDF=60／2 000=3％所以，KMV公司的经验EDF与理论EDF的结果完全不同。例2：此例阐明了导致EDF变化的主要因素，即股价的变化、债务水平和资产价值的变化幅度，这些因素能表示出可觉察到的价值变化程度。(2)KMV模型的优点·应用广泛，可用于任何公开上市交易的公司；·对市场环境的变化反应敏感，EDF数据每季度更新；·依据充分，以定期公布的前瞻性的股票市场数据为基础；·理论性强，背后联系着坚实的理论基础。(3)KMV模型的不足·更关注系统风险和短期违约风险，而非系统风险和长期风险；·对私人和小范围交易的公司，在应用时有问题；·KMV的结果对股票市场的变动过于敏感(当股票市场对某新闻反应过度时，KMV的EDF就成了激进的预言家，而不是准确预言家，因为EDF有可能是根据资产价格的突然跳水而不是格的连续变动来计算的)。2、JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。该模型由200多页的文件组成，在西方银行风险管理发展历史上具有划时代的意义。信用矩阵模型根据借款人信用质量的变化而引起的贷款价值的变化来量化组合信用风险。它不仅考虑由借款人违约行为造成的价值变化，而且考虑信用质量的上升或下降造成的贷款价值变化。不仅计算贷款预期损失，而且计算受险价值(VAR)或非预期损失。在计算组合信用风险时，考虑了不同借款人之间信用质量变化的相关性，即考虑风险分散效应和组合集中风险效应。VAR模型的主要计算思路如下：第一步：信用评分转化矩阵信用矩阵模型通过使用可能性转化矩阵(见表2—2)来评介一个金融机构资产的使用状况。信用等级转化矩阵上表纵栏表示信用评分，水平行表示风险的变动概率。如一个3B级的借款人，预计明年评分在3B的可能性是86．93％，信用升至A的可能性5．95％，降至3C的可能性是0．12％。该表反映了特定信用等级在未来一定时间内转化到其他级别的概率。第二步：评级根据转化矩阵，对不同的信用等级相对应的风险进行评级。假设一个3B的借款人有一笔100万的贷款合同，后4年的贷款利率是6％，第5年末贷款结束，借款人应还100万本金及利息。在技术上，该贷款在后4年的每年末用标准的模型进行逐年评级，第一年末该贷款的估算为：(INT表示每年末支付的利息，M是到期日必须支付的金额或债券票面价格，r是无风险利率，s是根据不同期限计算出的零息债券的年利差)。假设借款人在第一年从3B升至A，根据表中的评分，可计算出100万贷款(账面价格)的市场价值为万。一年远期零利率条件下的信用评分（％）不同信用条件下第一年末的贷款价值第三步：VAR的计算对贷款值的计算上表中，一年末各种可能的信用等级现值的概率加权即为平均值。均方差为围绕平均值波动幅度。利用该表的分布，可以看到，约有5．3％的可能性，一笔3B贷款价值将从下降至。(1)信用矩阵模型的优点·采用信用矩阵模型，可以有效解决不同借款人信用风险之间的相关性模拟等信用组合的风险量化难点。·传统的风险管理方法很难涉及风险分散效应。而信用矩阵模型为我们带来现代风险管理技术和方法，可以有效辨识信用组合的风险分散效应和风险集中效应。·信用矩阵模型又可以作为风险资本分配(Capital Allocation)的基础，而风险资本分配是当前最先进的风险管理体系。(2)信用矩阵模型存在的问题·转移矩阵自动调整问题：本模型假设转移的可能性是根据 MARKOV模型进行的，但有证据表明，在前一阶段降低信用评分的债券或贷款在本期降级的可能性较高。因此建议用 MARKOV高级或第二公式来更好地反映超时的评分转移。·转移矩阵的不稳定性：转移矩阵使用时，不会反映借款人在不同业务特点或经济周期的特殊性。由于重要的行业数据、经济周期等因素会影响评分，因此在评级一个公司的债券或贷款时，要围绕该国家的经济数据进行评分转移评估。·转移矩阵要在投资组合的基础上进行：担保、转期和其他各种因素会使贷款与债券表现不同。用于债券可能会出现价值偏移。3、RAROC模型风险调整的资本收益率——RAROC于20世纪70年代末由信孚银行(~nkers Trust)引入。(1)RAROC的概念RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等，我们这里重点研究RAROC在贷款(决策)管理中的运用。(2)RAROC的基本计算公式：RAROC=调整后收入／风险调整后的资本上述公式中的分子是经调整后的未来一定时间内(一年)的收入，分母表示贷款的风险价值。RAROC指标计算的目的，是与一种以成本为依托的底线比率(hurdle rate)进行比较。该比率反映了银行的资金成本或股东对银行最低收益率的要求。如果贷款被看做一种价值增值的话，银行的资本就应分配于该笔贷款。如果某笔贷款的RAROC大于Hurdle rate，则该笔贷款可以发放，否则不能发放。Hurdle rate水平可以通过加权平均的资金成本代替。【RAROC>Hurdle rate的贷款发放要求似与微观经济学中的厂商均衡条件(边际成本=边际收益时厂商利润达到最大)相类似。】RAROC在历史上的运用中，通常不考虑各笔贷款之间的相关性。在此基础上，银行的经济资本(实际可用于弥补风险的资本)按照贷款风险的大小被分配于各项贷款。(3)调整后收入(分子)的计算RAROC公式中的分子，反映了一年内银行贷款的收入。它的计算公式为：调整后收入=利差+手续费收入一预期损失一经营成本利差(spread)反映了贷款利率与资金成本率之间的差额；手续费收入主要是由贷款产生的相关收入(如承诺费)；预期损失通常指银行的呆账准备。实际操作中，精确计算银行的各项成本被证明是困难的。(4)风险调整后的资本(分母)的计算主要风险调整后资本的计算有两种方法，一种是Bankers Trust的，一种是Bank of America的，这里主要介绍前者。风险调整后的资本等于贷款的市场价值在一年内变化的最大值的相反数。即： ΔL／L=一D×ΔR／(1+RL)这里，ΔL／L指贷款的市场价值在未来一年内预期的变化比率；D指贷款的持续期； ΔR／(1+RL)指贷款市场价值在未来一年内风险折价的最大比率。其中AR指该贷款的利率(浮动利率)在未来一年内变化的最大值；RL是贷款的利率，等于零风险债券利率加上该贷款的信级利差(RL=RF+R)。上述公式可以写成：ΔL=一D×L×ΔR／(1+RL)即：贷款的预期市场价值变化(风险调整后的资本量)=一贷款的持续期×贷款额×贷款的预期风险折价在计算中，贷款的持续期及贷款额比较容易取得，但贷款的预期风险折价由于设计贷款的市场价值(利率)的预测，不容易精确估算。因此，通常采用市场公开发行的债券利率数据代替贷款利率。(5)计算实例我们计算一笔AAA级贷款的RAROC值。假设目前市场上有400支AAA级债券在交易，该笔AAA级贷款额为100万元，持续期为年。×1 000 000×0．011／(1+0．1)=一27 000第一步：估计贷款的利率在未来一年内变化的最大值ΔR。如前所述，以400支债券未来一年内的利率变化代替该笔贷款的利率变化，把这400支在全的利率变化情况绘制成频率分布曲线。可以看出，在99％的置信水平下，这些债券的利率变化幅度在[－1％，％]之间，根据以上对ΔR计算的定义，可知ΔR＝％。第二步，估计贷款预期市场价值的变化ΔL。假定400支AAA级在全的平均利率为10%,以之代替该笔贷款的利率（贷款定价）。则：ΔL＝－DXLXΔR/(1+RL)＝(1+)=-27000以上结果就是该笔贷款未来市场价值的变化额：一27 000，它要求同数量的资本支持，即风险调整后的资本在该笔贷款的分布为一27 000。第三步：计算该笔贷款调整后的收入。假定该笔贷款利差或贷款利率与筹资成本的差为0．2％(20个基点)，手续费率为0．15％，预期损失(风险准备金)为500。则： 调整后收入=0．2％×1 000 000+0．15％×1 000 000+500=3 000第四步：得出RAROC值并与Hurdle Rate相比较。根据以上计算结果，该笔贷款的RAROC值为：RAROC=3 000／27 000=11．1％如果该RAROC值超过该银行的Hurdle Rate，则该笔贷款可以发放。4、EVA模型经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。EVA的计算公式具体如下：EVA=税后净营业利润(NOPAT)一经营资本的税后成本=息税前利润(EBIT)×(1一公司所得税率)一加权平均资本成本率(wACC)×(债务资本+股权资本)最新的现代财务理论认为，EVA是对一个企业真实经济利润的判断，它不同于会计利润，它代表扣除了权益资本成本后的赢余，考虑了股东的机会成本，因而比单纯的会计利润更能反映一个公司的盈利状况。EVA给衡量公司在何种程度上增加了股东价值提供了一个良好工具，如果公司的高层管理人员强调并重视EVA，那么他们将在一个最大化股东财富的平台上经营企业。同时，EVA的计量也能应用于公司内的各盈利中心，它提供了一个在多层面上管理业绩的衡量基准。由于上述原因，EVA已在国外最成功的一些大公司得到广泛认可和接受，包括Coca-Cola，AT&T，Quaker Oats，Briggs&Stratton和CSX等。华尔街的证券分析师们甚至发现，股价追随EVA变化的趋势远远比追随其他因素如每股收益、营业利润率、净资产收益率的变化更加紧密。这种相关性之所以产生，在于EVA是投资者所真正关心的。因此，越来越多的证券分析师正在计算上市公司的EVA，并援用它去确定市场中的良好买点。在美国，一些运作良好的大企业的EVA值经常高达12％～15％，换而言之，只有当投资收益高于这一成本时，企业价值才有增加。你进行的每一项需要现金投入的经营或投资活动，都必须时刻关注其产出能否弥补资金的成本。当你把这一观点贯彻到所有的经营方面并以此为主要的取舍基准时，你就完成了一个战略上的转变：从规模导向转到价值导向。这样做的好处是显而易见的。系统地采用EVA方法的企业会发现其销售额在若干年内增长了1倍，而整个资金占用却减少了20％。这一业绩的取得来自于资产周转率的改善：较少的存货费用和应收账款以及较多的应付账款，等等。资本市场也会为这样的企业打开一切大门。股价可能会在短时期内上升1倍，而且居高不下，因为企业正在持续地产生足够的现金流量，配股也不会出现配不出去的现象。EVA同其他类似指标一样，核心概念并不复杂，但要发展成一套可操作的指标体系，并与现行的财务指标成为“一张皮”，仍需做大量的工作，而且要有高度的技巧。首先要确定对哪些项目进行调整，发明EVA的Stern Stewart公司列出了多达上百个会计科目的调整，这些调整主要集中在推导税后净营业利润与投入资本上。从经验上看，一般企业的调整项目不超过15个，其中比较重要的项目包括研究与开发项目、商誉摊销费、短期租赁、公司重组及其他特殊支出以及坏账准备。上述四个模型，从不同的角度阐述了信贷风险管理的要点，侧重点不同，对象不同，应用方向和时间不同，但都是先进的管理理念，理论基础深厚，并且极富实际应用价值，基本覆盖了信贷风险管理的整个过程。然而，模型毕竟是固化的，需要决策层、管理层和操作层的人员结合所积累的经验来掌握和运用。尤其要注意的是，不能因新模型的使用而完全放弃传统的风险管理方法，应做到新、旧方法在理论上独立存在和发展，在应用上互相借鉴、有机结合。备注：芝麻背调整理推荐。芝麻背调，用技术推动行业进步。
1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。
应该就是一种论文的模式吧网上有很多论文模型，就是什么前言啊，导论啊，分析啊，流程啊什么的
优化模型、规划模型、微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型、概率模型、统计回归模型、博弈模型、马氏链模型 等等。
学术论文一般可分为三种类型:论述型、论辩型、述评型。
进行开创性论题的研究，一般没有太多的资料可以利用，也没有现成的方法可作借鉴，难度大、困难多，通常要求研究者具有较高的研究水平和较好的意志品质。
选题的意义
选题决定着论文的价值，也关系到论文写作的成败。有人说，选对了题目，论文就等于完成了一半。这种说法很有道理。所谓“选对了题目”，包括两层含义:一是指选题与客观需要相符合，二是指选题与研究状况相适应。
前者可以保证选题具有实际意义，而论题有意义对课题的研究才会有意义，反映研究成果的论文也才会有价值;后者可以保证研究者有能力、有条件对问题展开研究，研究工作能够顺利进行，并取得成功。因此，撰写毕业论文(设计)，必须重视选题，第一步就要争取选好题。
数学专业毕业论文选题方向如下：
1、并行组合数学模型方式研究及初步应用。
2、数学规划在非系统风险投资组合中的应用。
3、金融经济学中的组合数学问题。
4、竞赛数学中的组合恒等式。
5、概率方法在组合数学中的应用。
6、组合数学中的代数方法。
7、组合电器局部放电超高频信号数学模型构建和模式识别研究。
8、概率方法在组合数学中的某些应用。
9、组合投资数学模型发展的研究。
10、高炉炉温组合预报和十字测温数学建模。
11、基于数学形态学-小波分析组合算法的牵引网故障判定方法。
12、证券组合投资的灰色优化数学模型的研究。
13、一些算子在组合数学中的应用。
14、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用。
15、竞赛数学中的组合恒等式。
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
数学专业毕业论文选题方向
1动态规划及其应用问题。
2计算方法中关于误差的分析。
3微分中值定理的应用。
4模糊聚类分析在学生素质评定中的应用。
5关于古典概型的几点思考。
6浅谈数形结合在数学解题中的应用。
7高校毕业生就业竞争力分析。
8最大模原理及其推广和应用。
9 最大公因式求解算法。
10行列式的计算。
1、理论联系实际
毕业论文的题材十分广泛，社会生活，经济建设，科学文化事业的各个方面，各个领域的问题都可以成为论文的题目，马克思主义告诉我们，理论来源于实践，理论为实践服务，因此科学研究的选题首先要注意理论联系实际。
2、新颖性
所谓要有新意，就是要从自己已经掌握的理论知识出发，在研究前人研究成果的基础上，善于发现新问题，敢于提出前人没有提出过的，或者虽已提出来，但尚未得到定论或者未完全解决的问题。
只要自己的论文观点正确鲜明，材料真实充分，论证深刻有力，也可能填补我国理论界对某些方面研究的空白，或者对以前有关学说的不足进行补充、深化和修正。这样，也就使论文具有新意，具有独创性。
3、客观性
客观性主要是指要客观地把握自己写作毕业论文的能力。确题的方向、大小、难易都应与自己的知识积累、分析问题和解决问题的能力以及写作经验相适应，要对自己有一个客观性的估计。只要充分估计到自己的知识储备情况和分析问题的能力才可以很好的完成。
知识和能力的积累是一个较长的过程，不可能靠一次毕业论文的写作就来个突飞猛进。所以选题时要量力而行，客观地分析和估计自己的能力。
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需要联系同学原，创，查，重
1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 论文摘要和关键词。
2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。
关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。
3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。
4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。
5、正文。是毕业论文的主体。
扩展资料
撰写毕业论文的过程是训练学生独立进行科学研究的过程。通过撰写毕业论文，可以使学生了解科学研究的过程，掌握如何收集、整理和利用材料；如何观察、如何调查、作样本分析；如何利用图书馆，检索文献资料；如何操作仪器等方法。
撰写毕业论文是学习如何进行科学研究的一个极好的机会，因为它不仅有教师的指导与传授，可以减少摸索中的一些失误，少走弯路，而且直接参与和亲身体验了科学研究工作的全过程及其各环节，是一次系统的、全面的实践机会。
撰写毕业论文的过程，同时也是专业知识的学习过程，而且是更生动、更切实、更深入的专业知识的学习。首先，撰写论文是结合科研课题，把学过的专业知识运用于实际，在理论和实际结合过程中进一步消化、加深和巩固所学的专业知识，并把所学的专业知识转化为分析和解决问题的能力。
毕业论文范本、论文提纲范本、大学论文范本、硕士论文范本、工程论文范本、论文开题报告范本、电大论文范本。
范本主要包括论文封面，开题报告，论文任务书，论文正文。
标准格式
1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。
2、论文摘要和关键词。
论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以300字左右为宜。
关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。
3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。
4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。
5、正文。是毕业论文的主体。
6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。
7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。
8、附录。包括放在正文内过分冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。
扩展资料
毕业论文的基本教学要求
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文为毕业生总结性的独立作业，学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
参考资料来源：百度百科-毕业论文
参考资料来源：百度百科-论文格式
参考资料来源：百度百科-毕业论文范本
摘要：字体为宋体三号，需要加粗。摘要正文为宋体小四号。
关键词：关键词为宋体小四号加粗字体 需要顶格写，关键词正文为宋体小四号不加粗字体。
扩展资料：
毕业论文的其他排版要求
1、封面 :封面应该写明毕业论文，字体为“宋体二号”。名称下面依次是论文题目、作者、学院、专业、学号、班级、指导老师，字体为"宋体小二号"，格式居中对齐，有下划线，字体均为黑色(下同)。
2、题目：英文部分一般需要使用Times New Roman字体。
3、版权声明：字体为宋体四号字。
4、目录：写出目录，标明页码。目录两字用宋体三号加粗字体，需要居中。目录中的一级二级标题处用宋体小四号字体不需要加粗，一般用电脑生成.
5、正文：专科毕业论文正文字数一般应在5000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。
6、参考文献：参考文献内容用宋体五号；英文用Times New Roman字体
参考资料来源：百度百科-毕业论文