度量问题（精选12篇）
度量问题 篇1
一、引言
近年来,操作风险损失明显增长。1995年巴林银行亏损7亿英镑而倒闭、大和银行亏损11亿美金、2001年爱尔兰联合银行亏损7亿美金等亏损事件的罪魁祸首都是操作风险。由于对于操作风险的忽视,我国商业银行也饱受操作风险损失之苦。2004年11月,山西省7128系列诈骗案中,多家单位和企业存款丢失,涉案金额达10.38亿元;2005年初,涉及金额近10亿人民币的中国银行黑龙江分行河松街支行高山诈骗案被曝光。以上只是冰山的一角,在我国,商业银行操作风险事故从未间断,多如牛毛。正如著名学者巴蜀松所言:“我国现有的银行风险监管系统存在重大缺陷,操作风险管理成为中国银行业的软肋。”2006年11月15日,《中华人民共和国外资银行管理条例》正式实施,这标志着我国正逐步全面开放金融市场,我国银行业面临着比以往更加激烈的竞争。
二、操作风险的定义及分类
2004年6月26日巴塞尔委员会在《巴塞尔新资本协议》中把银行操作风险定义为:操作风险是由于银行不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件造成的,包括法律风险但不包括策略风险和声誉风险。在该协议中,巴塞尔委员会把操作风险分作以下九类:内部欺诈(Internal Fraud)、外部欺诈(External Fraud)、雇员活动和工作场所安全问题(Employment Practices and Business Practices)、客户、产品和业务活动问题(Clients,Products and Business Practices)、实物资产的损坏(Damage to Physical Assets)、业务中断和系统错误(Business Disruption and System Failures)、执行、交付和过程管理(Execution,Delivery and Process Management)等。
三、操作风险的度量模型
度量操作风险的大小是进行操作风险管理的前提。随着操作风险日益受到学者和实务工作者的重视,操作风险的度量方法称为学界研究的宠儿。从初级到高级,从简单到复杂,各种度量方法、模型层出不穷,逐渐形成一个系统并不断走向完善。
巴塞尔委员会确定了循序渐进的三种度量操作风险的方法,它们是:基本指标法(The Basic Indicat or Approach)、标准法(The Standardized Approach)、高级度量法(The Advanced Measurement Approach)。基本指标法和标准法又称初级度量法,属于由上至下类模型。高级度量法属由下至上类模型,主要有内部度量法、损失分布法、极值法等。
基本指标法是计算银行操作风险最基本的方法,是指采用一个指标来表示一个机构整体的操作风险水平。巴塞尔委员会建议用总收入水平作为衡量操作风险水平的指标,总收入乘上一个固定比例就得到所要求的结果。可用公式简单表示为:KBLA=GI×α其中:KBLA是指所要计算的基本指标法需要的资本,GI是指前三年总收入的平均值。对于比例尺度α,巴塞尔委员会建议12%甚至更低。
标准法使用财务指标和平均的业务指标来衡量操作风险。该法把银行业务分为8类:公司业务、债券业务、零售银行业务、商业银行业务、零售经纪业务、资产管理业务、代理服务与托管、支付清算等,并设定每一类指标的财务指标或业务指标,每一类业务的基础指标乘上固定比例,即得到该类业务所需的风险资本,将所有业务的风险资本简单加总,就得到整个机构所需的风险资本。可用公式简单表示为:KTSA=∑(GI1-8×β1-8)。其中,KTSA是指标准法计算下机构所需的风险资本,GI1-8是指8类产品线中过去三年的年均总收入,β1-8是指由巴塞尔委员会设定的各类产品线对应的固定比例。
内部度量法是在标准法的基础上,允许银行使用自己的内部损失数据来计算各个业务类型/事件类型组合的期望损失EL,由预期损失和非预期损失来计算所需要配备的操作风险资本。可用公式表示为:
其中,EL,预期损失;UL,非预期损失;EI,风险敞口指标;PE,损失事件发生概率;LGI,风险损失;γ,资本转换系数。
损失分布法要求首先划分业务类型/事件类型,计算其Va R(Valueatrisk)值,然后简单加总即可得所需配备的操作风险资本。计算公式为:其中,i为业务类型,j为事件损失类型,α为置信水平,Ca R风险资本值。
四、操作风险度量模型的适用
基本指标法简单、容易操作,计算出的风险资本也有普遍性,但该法计算出的风险资本普遍较高,而且,基本指标法把银行作为一个整体来考虑其操作风险值,并不对其构成进行分析,无法对银行各个业务领域或产品领域进行准确衡量,因此基本指标法只适用于规模小、业务范围相对比较简单的银行。
标准法是基本指标法的延伸,银行用它可以很方便的计算出所需的风险资本而不需要复杂的管理信息系统,相对基本指标法而言能更好地反映银行面临的操作风险,具有较强的操作性。但标准法并没有克服基本指标法的缺陷,所计算出来的各产品线的风险值与银行实际面临的风险值不相匹配。标准法适用于收集数据能力有限、规模较小的中小银行。
基本指标法和标准法虽然简单易行,但使用这两种方法计算出的风险资本较高,显得比较保守,而且这两种方法不直接与损失数据相连,计算结果也不能反映银行的风险损失特征。考虑到我国商业银行的规模、地位及技术条件,这两种方法并不适合。
由于对数据的要求很高,参数的设定也有一定的随意性,在损失分布法和极值法下得出的结果适用性较差。而内部度量法允许银行使用自己的损失数据,根据本行的实际情况和不同的损失类型对风险暴露指标进一步细化,能够更准确、更全面地描绘商业银行的操作风险,因此,建议我国商业银行现阶段着重考虑内部度量法,不断积累风险管理经验,为进一步采取更高精度、更加灵敏的模型做准备。
五、对于我国操作风险度量的建议
选择适当的度量方法
通过前文对操作风险度量方法及其适用的介绍,我们不难看出,内部法是我国商业银行目前的最佳选择,损失分布法、极值法及更高级、更灵敏的度量方法是终极目标。
(一)建立损失数据库
各种操作风险度量方法,从初级法到高级法,对损失数据的要求越来越高。而我国商业银行关于操作风险损失的事件和数据的积累却十分贫乏,这严重阻碍了对操作风险的度量研究。为尽快与国际接轨,采用最先进的度量方法,提高操作风险管理水平,当务之急是制定相关制度,采集更多、更广泛的损失数据,建立操作风险损失数据库。
(二)加强对高级度量方法的研究,结合我国商业银行实际,开发出新方法
我国在商业银行操作风险计量方面与世界先进水平相比还有很大差距,为此我们要加强对操作风险高级度量方法的研究。一方面,要与国际接轨,采用国际通行做法,更好的与国外同行交流学习;另一方面,也要结合自身实际进行创新,推出新的方法、模型,以推动理论和实践不断进步。
摘要：操作风险日益受到专家学者的关注,新巴塞尔协议规定操作风险为银行业面临的三大风险之一。操作风险的种类主要有内部欺诈、外部欺诈;雇员活动和工作场所安全问题;客户、产品和业务活动问题;实物资产的损坏;业务中断和系统错误、执行、交付和过程管理等九类。操作风险度量模型主要有基本指标法、标准法、高级度量法三种方法。我国商业银行应选择适当的度量方法,建立损失数据库,加强对高级度量方法的研究,结合我国商业银行实际开发出新方法。
关键词：巴塞尔委员会,操作风险,商业银行,度量方法
参考文献
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[3]王方宏.商业银行操作风险管理初探[J].海南金融,2004,(3).
[4]樊昕,杨晓光.操作风险度量:国内两家股份制商业银行的实证分析[J].系统工程,2004,(5).
[5]王廷科.商业银行引入操作风险管理的意义和策略分析[J].中国金融,2003,(13).
度量问题 篇2
度量大的好处还在于能化解矛盾、消融争端，从而做得成事。宋朝的韩琦一次与范仲淹议事，意见不合，范仲淹拂袖而去。此时，韩琦从后面一把拉着范的手说：“希文(范仲淹字)，有何事不可以再议?”此刻的韩琦和气满面，范仲淹见此情景，怒气顿消。有韩琦的这种度量，则何事不能办成?
度量源于德行，故有德者度量必大。彭思永考举时，贫无余钱，持金钏[注]数只住在旅馆，同考者数人来拜访他，请他拿出金钏赏玩，其中有一人悄悄将一只金钏塞入自己袖中，彭思永瞧在眼里，却不言语。别人都不知情，惊寻失物。彭却回答：就这么几只，并未丢失。众人离去时，那个偷金钏的人作揖告别，抬手不慎将金钏落在地上。众人此刻都钦佩彭思永的大度，彭某宁可自己在财利上损失，不肯当众出他人之丑，确是厚德大度之举。
度量不是天生就有的，它在于人的德行，也在于人的见识，有趣有识者才能有度量，德、识是靠不断学习、修行才能获得。有人问程颐：“度量可学否?”程颐回答：“可，学进则识进，识进则量进。”夏元吉先生也曾结合自己的体验说：我年幼时，有人冒犯我，我没有不发怒的;长大后，开始是在神色上忍让，然后在心里克制忍耐，时间久了自然习惯绝不与人计较，何尝是不学就能有度量的。
大度是一种人生智慧，是一种精神力量，是一种道德高境，它靠不断的修行、学习才能获得。有人将大度与一掷千金的所谓慷慨等同视之，这样的认识未免太肤浅!有人以为人的度量是天生的，然“性相近，习相远”，不同的学识修养，自然会造就不同的度量。
度量下行风险 篇3
从去年8月初到今年3月中旬，美国和欧洲金融市场陷入下滑周期。主要金融机构出现亏损，使其向市场其他参与者提供信贷的意愿下降。
这起到了反向杠杆的作用，致使很广泛的资产价格受压。高等级资产和杠杆融资工具市场的名誉扫地，对主要金融机构的资产负债表形成了新的压力，迫使它们进一步降低杠杆比例。
到今年3月中，甚至有金融机构被逼到了悬崖边。
美联储在贝尔斯登事件中采取的激进措施，以及其他央行的一些举动，似乎打破了金融市场低迷下滑的局面。市场参与者看上去已不再那么关注经济增长和资产负债表的严重下行风险。因而，过去的一个月（3月中下旬至4月中下旬）主要金融市场不同程度趋于稳定。
到3月中旬，全球各个证券市场已经从去年的顶峰下跌了20％-40％。但从那时以来的一个月，股市回升了8％-10％，特别是信用衍生产品明显回稳。例如，主要投资级别的信用衍生指数（CDX）利差已从高位下降了近一半。
金融市场近期的稳定非常难能可贵，因为这是在负面消息不断的情况下获得的。经济数据，特别是美国和英国的数据，显示经济还会进一步恶化。
此外，美国非金融类企业的盈利报告也表明美国经济走向疲弱，金融机构的披露已经显示出亏损将继续扩大。
从某种程度上来说，金融市场的稳定可能反映了一种想法：决策者愿意采取更多积极行动，以遏制特别的经济下行风险。在贝尔斯登流动性危机事件中，美联储的积极行动仿佛是一个有力的声明，表明美联储愿意采取行动，控制系统性风险。但是，许多政府和中央银行更倾向于采用非常规措施和政策性利率来尝试控制货币市场压力：
——过去一个月，美联储通过大规模的短期拍卖工具标售等，向市场中介机构提供流动性。
——欧洲央行在三月期回购之外新增了六月期回购，以缓解货币市场的长期压力。
——为缓解伦敦银行同业拆借市场压力，欧洲央行与瑞士国家银行（SNB）将其美元互换协议作了展期。
——英格兰银行行长Mervyn King已经承认，英国面临信贷收缩。英格兰银行已经引入了一项总额达500亿英镑的特别放贷工具，向银行和建筑协会提供长期流动性。
国际货币基金组织和世界银行在华盛顿举行的春季会议，并没有直接产生新的政策建议。但在贝尔斯登接近崩溃之际举行的那些讨论，可能有助于达成一个共识：非常规措施也是可以接受的。
未来预测
我们的基本判断是，随着美国和欧洲不断采取降息和可能更多的流动性注入措施，美国经济短期衰退，欧洲经济增长放缓的程度都将进一步减弱。
我们正调高一些国家经济增长和利率的预期。在某些程度上，这些调整反映了最近几周金融市场稳定的直接影响。我们更坚信，如果金融市场出现进一步的紧张，一些政府和央行将积极采取措施应对。因此，我们认为经济恶性循环下行的风险变小。
但是，金融危机和经济下滑最坏的时候远未过去。首先，美国和欧洲的房地产市场依然疲弱，此外，未来美国和欧洲许多负面的经济消息还会出现，并对企业盈利、信贷质量和消费支出产生不利影响。
同时，金融市场恢复稳定也是不完全的、不均衡的。过去一个月那些证券市场和信用衍生产品表现最好的市场，其资产价格依然受压。股票价格仍比去年秋季的高点低10％－20％，主要的信用衍生品利差也明显高于危机前水平。此外，现货信用市场仅有边际性改善，与相应的衍生品市场相比仍然承压。短期货币市场的紧张状况也只有微弱减缓。
通胀是其他风险中突出的一个。随着国际商品价格继续上升，许多国家对通胀的担忧越来越强烈。
如果通胀保持上升，则世界经济将面临其他风险，宏观经济政策也将不得不收紧，并维持较长时间。
货币走势
过去几个月，由于人们进一步调低美国经济增长预期，对金融市场持续担忧，及美联储连续降息，美元汇率不断走低。金融市场在最近几周出现了短暂稳定，我们预计未来几个月美联储也许会放缓降息节奏，但是，美元的下行压力预计将持续至今年年中，与此同时，美国经济也是主要经济体中最弱的一个。
尽管我们预期的美联储降息步伐慢于原先预测，但有利于欧元的利差并未改变，因为我们同时推迟了欧洲降息的预期。我们预计欧洲央行将在三季度降息，而不是此前预计的二季度。在今后几个季度，尽管GDP增长率可能低于平均水平，但欧洲核心通胀高点的涨幅和持续时间都将高于预测。欧洲和七国集团声明中对于欧元超强升值的警告，看起来这与欧洲央行和美联储货币政策的差异并不协调，它们似乎只在于控制欧元升值，而不是促使它逆转。
在今年接下来的时间里，我们预计日元兑美元将会升值，美元将在100日元以下波动。日本经济并没有像其他主要工业国那样，受到货币和信贷市场收紧的太大影响，但是，随着人们对美国金融市场担忧开始趋于稳定，像3月份那样金融市场风险大幅下降的情形不太会重复。到2009年，随着日本居民投资组合转向外币为主的资产，美元兑日元将有温和回升。
尽管英镑近期已有所下跌，但因英国经常项目赤字较大和经济可能急剧滑坡，英镑预计仍将持续走弱。
过去一个月，多数亚洲新兴市场货币兑美元汇率和一篮子贸易加权汇率都持续走强。新加坡元、人民币、印度卢比、马来西亚林吉特和新台币引领了这一升势。这一地区整体上更富弹性的汇率正对通胀风险上升作出反应。但出于对经济增长风险的考虑，多数央行一直对货币一步到位的升值持谨慎态度。尽管抑制通胀是目前的一大政策任务，但这可能很快就将让位于遏制增长下滑。
总体上，我们预计大部分东南亚国家货币表现将强于市场预期。我们预计2008年全年人民币对美元升值8％，这远比市场谨慎。预计未来几个季度，随着中国通胀压力缓和及经济增长减速，人民币升值步伐将大大放缓。■
度量问题 篇4
软件规模度量是软件项目开发过程中的一种活动，其目的就是通过对软件项目的规模、工作量、进度、关键计算机资源进行科学预测，从而对项目开发做出严肃、合理的承诺，指导软件开发的整个过程[1,2]。软件规模度量可以定义为“在给定的公差范围内，对于所要开发的软件规模的预测，以及对开发软件所需的工作量、成本和日历时间的预测[1]”。公差的概念承认了这样一个事实，即规模度量是一种大约的估计，与实际情况肯定有一个“差距”。这样从理论上讲，就可以根据待评估系统的特点，以软件规模度量的分析求精为目的，不断完善与之相关的各个方面，从而进一步缩小这种“差距”。下面从四个方面加以论述。
1 选定适合的估算模型
要对软件的规模进行度量，首先遇到的问题就是要求确定一种度量单位。传统的方法是用软件源代码行数作为软件规模度量的基本单位，常用的是KLOC(千条源代码)。例如，某系统项目软件共有约25000条源代码行数时，其规模就用25KLOC来表示。传统方法的优点是相对直接、简单。但同时缺点也是显而易见的。首先，它的结果与使用的程序语言有很大的关系，尤其是在开发人员大量使用第四代语言以上的工具进行软件开发时，用KLOC描述一个软件的规模就显得非常不准确。其次，用这种方法只能在软件开发完成之后才能够进行源代码行数的准确统计，之前只能根据历史数据做一个大概的经验估计，往往准确度不高。因此，现在除了套用一些经验公式进行软件工作度量的估算时人们还用到这种度量方法外，KLOC几乎不再被使用[3]。目前，国际上比较流行的是几种将待开发软件系统划分功能点的度量方法，应用的侧重点各有不同，以下简要介绍两种主要的方法及其更适用的开发系统类型。
1.1 IFPUG功能点分析法
此方法最初由IBM公司的一名研究人员Allan Albrecht于1979年首次提出，命名为功能点分析法。到1984年，以美国、加拿大等国家为主，成立了一个国际性的功能点研究组织(International Function Point Users Group，简称IFPUG)，该组织继承了Allan Albrecht的研究成果，首次出版了计算功能点的手册，将这种方法加以推广应用。IFPUG功能点分析方法是把应用系统按组件进行分解，并对每类组件以IFPUG定义的功能点为度量单位进行计算，从而得到反映整个应用系统规模的功能点数，并利用计算所得的功能点数对待评估系统进行规模度量。至于IFPUG功能点分析方法的具体计算方法，限于篇幅，本文从略，读者可以参考其它相关资料。这里需强调指出的是，IFPUG功能点分析方法虽然宣称普遍适用，但实际上它更适合MIS系统的规模度量。
1.2 全功能点分析法
全功能点分析法最初由加拿大人St-Pierre等在1997年提出，它是IFPUG功能点分析的一个扩展。1998年底，由澳大利亚、加拿大、芬兰、爱尔兰、荷兰、意大利和英国等国家的软件度量专家40余人联合组成一个国际化组织：COSMIC(Common Software Measurement International Consortium)，他们吸收了其他功能点规模度量方法的成功因素和基本理念并试图克服各自存在的缺陷，于1999年发布了COSMIC全功能点度量手册2.0版本，2001年推出2.1版本，2003年推出2.3版本。由于COSMIC研究人员良好的研究背景和基础，这个产品很快被广大用户所接受。COSMIC全功能点分析法的主要优势是能够比较好的适应实时系统和控制系统的规模度量[3]。
2 进行完善的需求分析
需求分析是最初的软件规模度量的基础，也是创建并验证软件产品的基础[1]。实践表明，大部分失败的软件案例，其原因都可以归咎于拙劣的需求定义、失控的需求改变，以及由此而产生的不合理的软件规模度量。
需求分析相对于软件规模度量之所以显得重要，其理由主要如下：一是需求定义和软件规模度量当中的很大一部分活动都发生在项目开始，两者通常相互影响又相互制约;二是通常是一个人(项目经理或其他高级项目团队成员)既负责需求定义又负责软件规模度量;三是需求的质量决定了软件规模度量的准确性;四是进行软件规模度量时所需的数据有时能促进更好的需求定义;五是需求变更会导致新一轮的软件规模度量[1]。由此可见，在进行软件规模度量之初，进行完善的需求分析更显得尤为重要。
3 量化软件开发人员的技能评估
传统的软件工程方法把软件开发的过程看成一个机械式的过程。但是，有一个不能不提的因素就是，软件是人开发的，人的技能在软件开发过程中起着非常重要的作用，有时甚至是决定性的作用。只有把人的因素考虑在内，才能够使软件规模度量有一个比较准确的结果[4]。接下来的问题就是如何对开发人员的技能进行评估。一个有效的办法就是从以前的项目开发中获取数据，归纳出某个开发人员对于某一类系统开发的技能数值，这个数值可以用平均工时数来表示。数据越丰富，则平均值就越接近实际情况，技能的描述就越准确。由于功能点度量方法提供了一种对不同软件普遍适用的划分原则，这就为归纳方法提供了有力的保证。如果前后开发的两个软件的功能点是近似或者相等的，那么其开发周期也就应该是近似的。技能和软件功能点数值之间有一个相对稳定的比例关系，因此，单个开发人员对于功能点数值近似的项目的开发技能数值是具有很高的参考价值的[4]。在实际应用中，可以为每个开发人员或者开发小组建立数据库记录，记录开发人员对功能点的技能数值和对不同工具、开发类型等的技能数值[4]，并在以后的开发活动中，不断的修订和参考这一数值，对待开发系统的规模度量作进一步的求精。
4 准确定位待评估系统的类型特点
以A段流行的软件规模度量方法例如功能点度量方法来讲，它只是提供了对通用软件最一般的规模度量方法，可以根据需求分析在项目的初期进行准确度较高的估算。但同时此方法也存在着明显的缺点，如只重视用户所见所得，低估了程序中隐含的逻辑处理的复杂度和所需工作量，对不同的软件开发技术所引起的工作量等规模度量参数的变更也缺乏相应的认识与理解。这样，一个很现实的问题就是，要求软件规模度量人员根据待开发系统的不同，对功能点度量方法的规定做出相应的细微的调整，并在具体实践中逐步的修订与完善。以现在广泛使用的快速应用开发(RAD)系统为例，在GUI的开发过程中会用到大量的标准构件。所谓标准构件法就是将软件看作由若干个不同的“标准构件”组成，这些构件对于一个特定的应用领域而言是通用的。例如，一个信息系统的标准构件是子系统、模块、屏幕、报表、交互程序、文件等。软件规模度量人员估算每个标准构件的出现次数，然后使用历史项目数据来确定每个标准构件交付时的大小，计算它们的总和就得到最终的规模值。而在传统的规模度量估算的方法中并没有为此提供有用的帮助，因此需要我们对功能点度量法和标准构件法进行了改进，将两种方法有机的结合起来，为软件规模度量的估算提供便利和更高的准确度及有效性[5]。
例如，一个改进的思路是可以将图形用户中的复杂控件和对话框等作为标准构件，以标准对话框为一个标准功能点，根据标准构件的复杂程度赋予加权因子，利用功能点度量法计算总计数的方法计算出图形用户界面中总计数，以此为软件规模度量的分析求精提供更进一步的参考依据。这样就可以在利用RAD系统开发中方便有效地进行规模估算，将图形用户界面的设计和处理与其他处理和计算分离，大大提高了软件规模度量估算的准确度[5]。
5 小结
国内对软件规模度量的研究还处于相当落后的阶段,这大大地制约了我国软件业的快速发展。对大量的用户来说,合理的软件投入已经普遍能接受,但是苦于软件规模度量的精确不高,往往对如何合理投资心存疑虑。本文通过分析在软件规模度量分析求精时应注意的几个问题,给大家在实际应用时提供一个借鉴。
参考文献
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[2]Barry W.Boehm.软件工程经济学[M].北京:机械工业出版社,2004.
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[4]连凌.历史数据在软件功能点度量中的使用[J].电脑知识与技术,2005,(8):15-16.
角的度量教案 篇5
陈格
一、翻转课堂，自主学习
同学们，之前我们在家通过视频，已经学习了部分知识，现在让我们一起来回顾一下。（播放视频，视频内容：1度角，认识量角器）
二、小组学习，讨论质疑
现在根据你在视频中的所看所学，以及你手中的导学案，与小组成员说一说1度角是怎样产生的，以及量角器各部分的名称。
三、互动学习，尝试读角
1、什么是1度角？
现在那个小组愿意派出他们的队员来说一说1度角是怎样产生的。（学生借助导学案叙述，教师再次播放其过程）
老师也画出了1度角，请你来看看，有什么感受，你有什么想说的吗？ 是的，很小，每一个角都可以由这样的1度角组成。例如这个角，（播放动画）这个角几度？5度，你怎么知道是5度？是的，这里由5个1度角组成，所以是5度。
现在我想要知道这个角是几度，就是要看？让我们一起来数一数。10度 所以1度角就是我们度量角的单位。（30度），要想知道这个角是几度，你会怎么做？可是老师不想画了，那怎么办？用量角器。是的，我们需要一个有很多1度角组成的工具，也就是你们所说的？
为了很快看出是几个1度角，所以我们标上刻度。（我们想要精确测量一个角的大小，不可能每次都一一去画1度角，所以聪明的人们，就制作成了一种工具——量角器。）删
2、请学生介绍量角器
哪个小组想上台来给大家介绍量角器各部分的名称。请2个同学上台，一个人拿着自己的量角器说，另一个人在大量角器上指一指，老师来操作希沃拖动文字。
中心（这里是量角器的中心，请大家也在自己的量角器上找找，师在白板上标上文字）
0度刻度线，两条（这里是量角器的0度刻度线，师问这是内圈的0度刻度线还是外圈的？）（预设：生，这一条是起始边，师，起始边也就量角器的？）
内外圈刻度（刻度从几到几）（预设：生，我发现两个刻度加起来都是180度，师，例如40度和140度加起来是180度，这两个刻度，一个在？圈，一个在？圈；生，两个刻度间都相差10，师，你能上来举个例子吗？为什么他们之间相差10呢？原来60和70之间有10个1度角呢）
谁能说一说为什么有内外圈刻度？生：角的方向不同。所以，为了便于测量，量角器有内外圈刻度。
3、尝试读角
现在大家都认识了能够准确测量角的工具——量角器，那么现在就让我们尝试着读角吧。
首先，老师把量角器的中心对准我们角的顶点，使得角的其中一条边与内圈0刻度线重合，另外一条边，请同学们仔细看了。另一条边从0度刻度线出发，现在走到了这儿，你知道这个角几度吗？30度。为什么？因为另一条边指着刻度线30度，所以这个角就是30度。可是这一条边也指着150度呀？为什么不是150度？原来，角的一边与内圈0度刻度线重合，另一条边从内圈0刻度出发，所以我们所看的是内圈刻度。（预设：生，它是锐角，所以不超过90度，师，这个同学很好，懂得先估一估，既然是锐角，所以我们看的是？）
我们继续移动，现在这个角是几度？90度。现在呢？120度，为什么是120度？ 外圈，现在这个角几度？60？为什么？现在角的一边是与外圈0度刻度线对齐，所以我们要看的是外圈刻度。现在呢？上台数一数？133度。所以如果不是整十刻度，我们就要看比130多几格，多3个，也就是多3度，也就是133度。
刚才在读数时，同学们表现得都很棒。
如果起始边与内圈0度刻度线对齐，我们就看内圈刻度；如果起始边与外圈0度刻度线对齐，我们就看外圈刻度。
现在老师直接给你一个角，请你认真观察量角器上的刻度，谁能告诉大家，这个角是几度？95度。为什么？
（使用外圈刻度37的角再给一个,为什么？）
所以，用量角器读角时，一定要看清是内圈刻度还是外圈刻度，也就是要看与哪条0度刻度线对齐。
四、感悟步骤，学会量角
大家都会读角了，现在就请同学们自己尝试着量角。先独立完成答题卡上的第一题，完成后在小组间交流你是怎么量的。
角∠1：内圈45度角。哪位同学愿意大胆地尝试？也请你一边量一边说你是怎么量的。先把量角器的中心对准角的顶点，接着再把其中一条边对准内圈0度刻度线，然后看另一条边对准内圈刻度45，所以这个角是45度。
角2：斜摆放外圈140度。对了，在量的时候遇到困难，可以转动量角器，还有哪个小组的量法不同？（用内圈刻度量，这个小组很聪明，通过旋转量角器，把角的一边与内圈0度刻度线对齐，这时候我们就只要看内圈的刻度，就可以量出这个角是140）除了可以转动量角器，我们还可以转动图形。
角3：图形中短边，为什么延长两条边呢？延长后的角的大小有改变吗？角的大小与边的长度无关，那与什么有关呢？与两条边张开的大小有关。所以，当我们遇到角的两条边够不到刻度的时候，要用尺子延长两条边。
我们把刚才的操作过程总结成3点：点对点，边对线，看度数。什么是点对点？什么边对什么线？看刻度时，特别要注意什么？要看的是内圈还是外圈的刻度，看内圈还是外圈取决于？与哪条0度刻度线重合
现在请大家在答题卡上测量剩下几个角。
教师拍照上传到大屏幕上，请小组成员汇报你们的测量结果，并上台来说说你们是怎样测量的。
角4：外圈25度角。角5：内圈83度 角6：五角星
五、联系生活，感悟数学
风筝比赛
放风筝比赛时，规定用30米长的线。比哪个风筝放得最高，只要把每根风筝线的一端固定在地面上，分别量出它们与地面所形成的角的度数。你知道是为什么吗？
比哪个风筝高，我们不可能爬上去量，聪明的人们就通过测量与地面的夹角来比较，角度越大，风筝飞得就越高。所以啊，生活中还有许多像放风筝这样的问题可以通过度量角来解决。
足球队员踢球
请大家继续往下看，足球比赛开始了！最激动人心的就是临门一射，如果你是足球运动员，你愿意在哪个点射门，更容易进球呢？为什么？
为什么越中间越容易进球？大家看
你能用今天我们所学的知识来解释吗？
射门点越中间，它与球门形成的角越大，也就越容易进球。
六、总结
量角有什么用
角的度量导学案
姓名：___________
一、课前复习
1、填写角各部分的名称
（）
（）
（）
2、请写出下列各类角的名称
（）（）（）
二、新知自学
1、观看视频，了解1◦角是怎样产生的。
人们将圆平均分成_________份，将其中1份所对的角作为度量角的单位，它的大小就是_______度，记作_______。
2、观看视频，认识量角器，并在下图中填写量角器各部分的名称。
（）（）
（）
（）（）
3、思考题。
为什么量角器有内外两圈刻度呢？
_____________________________________________________________
答题卡
姓名：___________
一、量角。先独立完成，再在小组间交流你是怎么量的。
∠1=_________
∠2=_________
∠3=_________
二、量一量。用量角器测量下列各角。
∠4=_________
∠5=_________
∠6=_________
7=_________
如何度量新经济 篇6
近年来，我国经济从持续高速增长状态进入增速放缓的“新常态”，出现资本回报率降低、劳动力成本上升、人口老龄化加剧等现象。2008年全球金融危机以来，国外需求疲软，出口导向型经济面临巨大挑战。越来越多证据显示，旧有经济发展模式不可持续，我国需要通过一系列改革推动新经济发展，实现经济增长模式的顺利转型。
为了客观理解转型中的中国经济的发展变化，弥补传统统计方法的不足，对中国经济中的新生部分做出度量和追踪，北京大学国家发展研究院联合相关单位合作制定了财智BBD新经济指数，为理解我国新经济的发展状况提供新的视角。
推动供给侧改革.加快新经济发展，对我国跨越中等收入陷阱、进入高质量增长模式至关重要。
转向新经济
中国面临的转型并非独一无二。上世纪七十年代初，美国也出现传统制造业为主的发展模式不可持续、全要素生产率增速放缓现象。1972-1996年间，美国全要素生产率的平均增长率为0.56，比1913-1972年间的1.6低了一大截。但随着计算机、互联网等技术革新的推进，美国走出这一瓶颈，实现从制造业为主向服务业为主的经济转型。这一转型过程中，高质量的人力资本和创新能力是关键。
从国际经验看，我国经济完全有可能实现向高质量经济增长转型的目标。应该看到，我国劳动力质量在不断提高，据人口普查数据，从1982年到2010年的28年间，我国受过高中以上教育人口比例已经从7.03%上升至22.96%，其中大专以上教育比例上升更快，从0.58%上升至8.93%，文盲和半文盲比例则从22.85%下降至4.08%。
从创新看，由“中国制造”向“中国创造”的转换已经开始。我国专利申请数自2011年以来连续五年世界第一。特别是企业专利的占比从1985年的16%增长到2009年的49%，其中从发明专利看，企业作为申请的占比在2005年就超过50%，到2009年达到了75%，成为名副其实的创新主体。
经过三十多年高速增长，一方面由于劳动密集型、出口导向型增长模式不可持续，我国迫切需要发展新经济来代替旧有增长动能;另一方面，由于人力资本快速积累、技术进步和创新推进，我国具备大力发展新经济的人力基础和技术基础。推动供给侧改革，加快新经济发展，对我国跨越中等收入陷阱、进入高质量增长模式至关重要。
界定新经济
现有统计口径和方法是在传统经济发展过程中形成，对于充分刻画传统经济发展变迁不可或缺，但要形成新的发展方式与发展机制，就不能忽略经济中一些新的、积极的变化。
我们主要使用以下标准来界定新经济的范畴：
一是高人力资本投入、高科技投入、轻资产。据2010年中国各行业投入产出表与第六次人口普查数据，选择劳动者报酬与营业盈余之和占增加值比重大于70%，劳动力平均教育年限高于12年，R&D强度（即R&D经费支出占主营业务收入的比重）最大，以及根据2008年经济普查，固定资产比例较低（固定资产占总资产30%以下）的行业。首先使用这三项标准确定新经济行业的大范围。
二是符合产业发展方向。选择标准是，这些行业不仅在中国得到政策扶持，主要体现在2011年出台的《国务院办公厅关于加快发展高技术服务业的指导意见》、2012年出台的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》以及2015年出台的《中国制造2025》。同时，所选行业在整个世界范围内也要经历快速增长。
根据以上产业特点，最终进入我们新经济行业范畴的有节能与环保、新一代信息技术与信息服务、新材料、新能源汽车、新能源、高科技服务与研发、生物医药、金融和法律服务、高端装备制造业等九大类别、111个四位数代码行业。但由于目前无法从公开数据获得新经济在劳动力、资本、科技和创新等方面的直接度量，直接度量新经济GDP的绝对水平是未来需要进一步完成的工作。
在构造新经济指数过程中，我们侧重度量每生产出新的一元GDP时，新经济的贡献率是多少。根据生产方程，如果度量出新经济行业中劳动力投入、资本投入、科技与创新投入各自占全部投入比重，以此估算新经济GDP占全部GDP比重。这是构造新经济指数的基本思路。
新经济难担稳增长重任
2016年5月，财智BBD新经济指数（NEI）为30.1，即新经济占整个经济中比重30.1%。该值较3月的32.1下降2个百分点，略高于2015年8月以来的平均水平（图1）。据估算，按照名义增长速度，全国大约有三分之一经济已进入或逼近衰退（即负增长），这部分经济主要是传统经济，主要为上游制造业、房地产和出口;约三分之一新经济（包括高端制造业和部分消费、服务业）仍保持两位数正增长;剩下三分之一经济保持个位数增长，主要为制造业中下游、部分消费和服务业。
目前，新经济上行增量还不能完全抵消旧经济向下调整的减量，也难以独自承担稳增长的重任。新经济包含的多个门类横跨二产和三产，但二产名义GDP增速从2011年后开始出现台阶式下滑，从平均约20%，下滑到平均7%，2014年中以来更是迅速下滑至零附近。新经济中高端装备制造、生物医药、节能环保、新能源等行业的产业链短，对钢铁、水泥、石化等二产传统行业的溢出效应有限。
新经济增长中人力资本投入相对稳定，这是判断新经济中长期走势的一个关键指标。图2展示了新经济行业新招聘员工月平均工资水平和上市公司新招聘员工月平均工资水平之间的关系。可以看到，新经济行业新招聘人员的月平均工资水平高于主要由传统行业为主导的上市公司新招聘月工资水平，并且两者之间的差距存在拉大的趋势。可见，新经济是人力资本相对密集型行业，其增长将逐步改善高人力资本人群的就业，但目前尚难以完全抵消旧经济调整带来的就业下降。
在旧经济下行过程中，加强对传统行业就业人员的劳动技能培训，可以促进转岗和再就业，缓解转型过程中结构性失业的压力。同时，还需要快速灵活的发布新经济行业和传统经济行业在就业需求等方面的信息，减少劳动力供给和劳动力需求之间的错配现象，从源头上减少新就业人员大量进入衰退的传统行业的可能。
分行业看，新经济中占比最大的行业为新一代信息技术与信息服务产业，2016年4月为总指数贡献了9.8个百分点，其次为节能与环保业，贡献6.2个百分点，然后是金融和法律行业，贡献5.5个百分点。金融和法律服务业在新经济中的比重明显滑落，取而代之的是节能和环保业（图3）。新经济指数4月份的行业变化，表明该指数能够比较迅速地抓住我国经济中的短期波动。
另外，九个行业中目前占比最大的前五个行业分别是新一代信息技术与信息服务产业、节能与环保业、金融和法律服务业、生物医药行业、科学研究和技术服务业。这些行业不同程度受到政府较严格的管制，尤其是后三者在企业准入、监管乃至人事制度领域均存在不少体制遗留障碍及旧管制思路。过多管制妨碍新经济对资源的调用，也阻碍旧经济中的资源向新经济释放。
扶持新经济需政策发力
从政策层面来看，扶持新经济的政策力度需加强：
一是旧经济在短期稳增长方面具有不可替代的地位，但要避免使旧经济过度加杠杆，信贷驱动的旧经济扩张无疑会挤出新经济，需在旧经济稳增长和新经济提高增长质量之间取得平衡。因此要加快去产能步伐，防止僵尸企业过度消耗优质资源，并改善新经济对稀缺资源的可获得性。推动保障房、城镇基础设施和社会保障体系建设，在旧经济调整的同时，带动产业升级和提升新经济有效需求。
二是应加快新经济领域开放力度，释放新经济潜力。新经济发展是在很多程度上是对新业态和新的商业模式的探索，应该让市场发挥决定性作用。要放松对服务业的管制，特别是对医疗、信息（包括征信、评级和有助于改善市场透明度方面的业务）、通信等行业的管制，在提高监管效率的同时，降低制度成本，强化市场的决定性作用。
三是旧经济靠投资，新经济靠创新。旧经济企稳，意味着就业和收入的相对稳定，可以提高对新经济的需求，推动新经济的发展，此时应借力使力，为新经济创新发展营造包括减税在内的良好环境。
四是要加快改革政策落地，释放新经济的活力和潜力。国有企业改革、服务业开放、教育体制改革和进一步推动简政放权可以为新经济带来新鲜空气和营养，逐步壮大新经济规模。
关于圆和球基本度量的几个问题 篇7
1. 为什么圆周率π是常数
大家都知道,圆的周长l和直径d的比值是一个常数,
2. 圆的周长和面积公式的相互推导
我们知道,圆的周长l和面积S分别等于
对于从圆周长公式推导圆面积公式,小学数学教育中已经有较多的讨论.
如图2所示,将半径为r的圆沿圆心切割相同的扇形小块,再将这些扇形小块拼成一个近似的长方形,由于圆的周长为2πr,故长方形的长为πr,而长方形的宽为r,故长方形的面积即圆的面积为πr2.这种证明方法用了极限的方法,即对圆的分割趋于无穷大时,拼出来的图形就趋于长方形.其中也包含的微积分的思想,分割圆可以看成是微分,而拼图形可以看成是积分.下面讨论从圆的面积公式推导出圆的周长公式.
如图3所示,将圆的半径从r扩大到r+dr,当dr<0时面积减小.由圆的面积公式,当dr充分小时圆面积增加部分即图3中的阴影部分面积
上面(3)中dr可以看成是无穷小量,则忽略的π(dr)2是高阶(2阶)无穷小量.将图3中的阴影部分沿着圆心剪开再拉直成一个近似长方形,此长方形的长为圆的周长l,而宽为dr,故面积
比较(3)(4)两式可以得出圆的周长l=2πr.上面的证明方法中也包含了微积分的思想,圆的半径的变化量dr是一个微分量,也称为微元.
另外,从公式(2)可以发现,如果将r看成变量则有
即面积关于r的导数等于周长,而周长关于r的积分等于面积,这里面有深层次的原因,在下面会适当讨论.
3.球的表面积和体积公式的相互推导
我们知道,球的表面积S和体积V分别等于
上面证明过程中的分割球体的思想包含了微分的思想,而圆锥体相加则是积分的思想,下面再讨论从球的体积公式推导出球的表面积公式.
比较(8)(9)两式可以得出球的表面积公式S(r)=4πr2.上面的证明方法中也包含了微积分的思想,球的半径的变化量dr也是一个微分量,也称为微元.
另外,从公式(6)可以发现,如果将r看成变量,则有
即球的体积关于r的导数等于球的表面积,而球的表面积关于r的积分等于球的体积,这里面同样有深层次的原因.
参考文献
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度量问题 篇8
度量是管理的基础,对于信息系统项目开发来说,如果不能度量,就难以把握现状和预测趋势,难以真正加以控制和管理,也就难以保证项目的开发质量。因此,设计合理的度量活动并将其应用于需求变更管理中是提高系统开发质量的有效途径。此外,实践证明,任何活动如果没有方法或准则的指导,是很难长期有效的执行下去的,信息系统需求变更度量活动也是如此。
CMMI(能力成熟度模型集成)是由美国卡内基·梅隆大学的软件工程研究所创立的一套专门针对软件产品质量管理和质量保证的标准。相对于其他质量管理体系标准(如ISO900,六西格玛等等),CMMI启动较容易,可操作性与参与性更强,是近年来软件企业普遍采用的管理模式。对于信息系统需求变更度量活动来说,CMMI对其有明确的指导:首先在CMMI模型中,需求管理属于成熟度2级(受管理级)的过程域,需求变更管理是过程域中一个特定实践;其次,CMMI模型中有独立的度量与分析过程域,该过程域与需求管理过程域是相关的。虽然CMMI模型指出了需求变更度量活动的一般流程,但对于其流程中的某些度量活动,比如度量目标体系的构建以及度量分析的方法未明确说明。
本文主要讨论了基于CMMI的信息需求变更度量活动开展过程中出现的上述2个问题,先分别对它们进行分析评述,然后在此基础之上提出了相应的改进方法及方案。
1 需求变更度量主要问题述评
1.1 度量指标体系构建
决策的质量依赖于信息的质量,信息的质量依赖于精准的度量,而精准的度量当然与健全有效的指标体系是分不开的。度量指标体系建立是否科学,将直接影响到最终的度量效果。关于需求变更度量指标体系的建立,国内外都有学者对此进行探讨,其中比较有代表性的成果如下。
Lam等[1]根据DESIRE项目的研究结果,提出了一些已经在案例研究中证实为有用的指标。这些指标有:变更花费(包括变更成本和发布时间),质量变更(包括性能成本和可用性变更),变更成本(包括预算减少),需求依赖性,变更密度,变更种类,变更错误(包括错误率和修复成本),接受率以及交付效率等。
该需求变更指标体系的构建虽然是建立在已有项目研究的基础之上的,并得到了项目的验证,具有一定的合理性,但是仍然存在着缺陷:如,指标体系中具有重复定义的项,像“变更花费”和“变更成本”有重复的含义,实际上可进行合并;再如,某些指标设计比较粗糙,还可以具体细化,像“需求依赖性”可以细化为“对其他需求的影响”或其他等等。
苏秦等[2]在Lam等的研究基础之上,指出了管理需求变更应该考虑4个主要方面:为需求变更做计划、评估变更的影响,确定需求变动水平,以及评估组织或团队处理变更的效率。之后围绕这4个方面,将那些指标进行进一步优化,构建出一个更为精准的需求变更度量指标体系。其中,主要指标有:计划(包括变更成本与交付时间)、影响(包括成本影响、质量影响以及对其他需求的影响)、变更水平(包括变更频率与不同类型变更数目)以及处理效率(包括变更错误、接受率与交付效率)等。
虽然苏秦等提出的需求变更指标体系相对于Lam等的研究成果更为全面和精准,但也存在着问题:如,没有很好地说明如何量化各项度量指标,这也在一定程度上为后面度量分析活动的开展带来不便。
1.2 度量分析方法选择
度量分析方法选择问题是在信息系统需求变更度量中CMMI无法解决的另一大问题。度量分析可以说是需求变更度量活动的核心部分,其度量结果往往为成为评价和管理的依据,这也决定了其度量分析方法的选择对于度量实施的重要性。对于需求变更度量进行分析,主要是将收集到的度量数据以及储存的历史数据,采用度量方法或度量模型,进行数据分析,并与既定的目标进行跟踪比较,得出相应的结论,用以指导信息系统项目开发。
目前,对于需求变更度量分析的学术探讨大都停留在数据统计分析和变更影响分析这2个层面上,实用性和可操作性还比较差。
1.2.1 数据统计分析
数据统计分析,一般来说主要有两种方式,一种是简单观察分析,另外一种是稳定性分析。这种方式在实际工程实践中用得比较多。
简单观察分析主要是对数据进行整理,依托于各类数据分析软件(Excel、Spss和Matlab等),实施并绘制成各类图形,如饼图、条形图、直方图、折线图、散点图、帕累托图等,通过这些图形观察出直观的结论。张献国等[3]通过统计分析方法,对需求变更、需求分布和需求状态等数据进行排序、分类等,绘制成图形,从而了解信息系统项目需求的稳定性、需求变更的原因、需求及其变更的分布情况。简单观察分析所得结果虽然直观,但其使用对分析者提出了较高的要求。它需要分析者具有比较丰富的工程经验,能够对数据比较敏感,善于从不同的视角发现问题。
稳定性分析主要是基于过程稳定性的原理,通过对一定量的数据进行过程稳定性的判断分析,来发现特殊偏差,排除异常点,由此提出改进建议。王青等[4]以统计过程控制原理对软件项目的需求变化进行统计控制,并对异常波动进行度量分析。统计过程控制是比较成熟的质量管理手段了,但也有它的缺陷,如对于2个项目组之间是否真正具有可比性不好判断。
此外,上述分析方式成立的前提是假设各个需求变更相互独立的,但实际信息系统开发过程中,它们之间往往是相互影响的,如,某一个需求变更往往会影响其他需求。因此,对需求变更还有必要进行相关性分析。
1.2.2 变更影响分析
现有对需求变更影响分析的研究主要是围绕软件项目的3个重要方面:进度、成本、质量来进行的,即研究需求变更对项目的进度、成本、质量的影响。采用的研究方法主要有经验研究(调研、访谈和历史数据分析等)和计算仿真。Pfahl等[5]基于系统动力学为西门子公司建立了一个仿真模型,用来分析需求变更对软件项目进度以及工作量的影响。Zowghi等[6]用软件开发组织的历史数据来分析并得出需求变更对软件项目的延期和超支有着显著的影响。Malaiya等[7]等则通过四个例子的分析研究需求变更对软件缺陷率的影响。Ferreira等[8]在Pfahl等研究的基础上,通过经验研究建立了一个改进的系统动力学模型进而分析需求变更对软件开发项目进度、成本、质量的影响。
上述研究虽然指出了需求变更影响分析的量化模型,但也存在着局限性,它们只分析了需求变更对软件项目开发进度、成本、质量的影响,而没有在此基础上进行结果评价并进而提供可行的应对方案。
2 改进方法的提出
2.1 健全需求变更度量指标体系
为了提高信息系统的开发质量,保证度量的准确性,信息系统开发组织可结合历史经验,根据项目的实际情况,建立一套健全有效的度量指标体系。在本文中,笔者汲取已有研究成果的优点,在此基础之上考虑将其指标体系作进一步优化,试图设计更为合理可靠的需求变更度量指标体系。为了保证指标体系的科学性,在设计指标体系时又借鉴了GQM的思想。GQM方法一般是用于定义项目、过程和产品的测试度量。它的基本思想是:先确定一组目标(goal);再针对各个目标,提出可能会遇到的问题(question),来定义这个目标;最后,针对每一个问题再给出一组测量方法,并用这一组测量方法测量出来的度量元(metric)就是对这个问题的回答,最终的需求变更度量表,如表1所示。该度量指标体系相对于前面所构建的指标体系来说,操作性更强,处理起来更为简便。
2.2 改进需求变更度量分析方法
为了确保需求变更度量分析过程的可行性、结果的可信任性,我们有必要对需求变更度量分析的主要内容和相互关系,以及主要步骤和技术进行有目的的选择、约束和界定。目前,国内外学术界对需求变更度量的探讨大多是将需求变更数据统计分析和需求变更影响分析这两方面分割开来的。笔者认为,数据统计分析是需求变更影响分析的基础,它们是相互联系的,因此需求变更度量分析应该将这两方面综合考虑,缺一不可。针对需求变更度量分析方法中存在的问题,笔者就度量过程与关键技术等,提出了需求变更度量分析方法的改进方案,其方案,如图1所示。
信息系统需求变更度量分析改进方案框架主要有需求变更指标体系分析、需求变更影响分析、评估结果、可追溯信息以及变更信息等内容。
2.2.1 需求变更指标体系分析
需求变更指标体系分析主要是对需求项体系中变更度量数据进行数据统计分析和变更项相关性等方面的分析。需求发生变更时,项目开发人员应及时收集需求变更项度量数据,评估需求稳定性,并确定过程改进时机。如,通过需求变更稳定性指数的度量分析,可以帮助提供辨别需求的稳定性,有助于维护系统设计的寿命;通过需求变更处理效率的度量分析,可以评估组织执行需求变更方面的精通程度,寻求需要改进的时机。此外各个需求不是独立的,它们之间往往是相互影响的,如某一个需求变更往往会影响其他需求,因此有必要进行相关性分析。需求变更指标体系的支撑技术主要有数据统计分析、需求依赖性等。而这一分析也将为接下来的需求变更影响分析提供必要的度量信息。
2.2.2 需求变更影响分析
变更影响分析主要是分析需求变更对已经进行的项目产生的影响,即通过所获得的度量数据及信息进行项目的费用、进度、质量等的影响分析。如,对于修改的需求可考察需求变更带来的质量影响、成本影响以及对其他需求的影响;对于新增的需求,可考察对用户满意度的影响等。需求变更影响分析的支撑技术主要有需求敏感度分析、需求依赖性以及需求跟踪性等。此外,除了信息系统开发者外,用户和专家在信息系统开发中扮演了极其重要的角色,用户是系统最终的使用者,专家拥有丰富的专业知识。因此,需求变更影响分析的量化方法还需要在用户和专家的参与下进行,从而进一步保证方法的合理有效性。
2.2.3 评估结果分析
评估结果分析主要是根据需求变更指标体系分析和变更影响分析的结果,进行综合评价,以改进项目进程。如,通过评价变更处理效率,可以评估组织开发能力;通过评价变更影响(包括进度影响、成本影响和质量影响),可以提出可行的应对方案。通过评价得到相应的结果后,可提供给决策者,同时可将结果记录到需求数据库中。
2.2.4 可追溯信息、变更信息及需求数据库[9]
与需求相关的信息以及需求的执行情况都应当存储在需求数据库中,并以可追溯信息的形式记录下来。需求变更指标体系分析以及需求变更影响分析可以依靠可追溯信息设计和执行。此外,需求变更指标体系以及变更影响分析过程中会产生大量的变更信息,这些信息也都会在需求数据库中记录下来。这些存储在数据库中的数据信息又将为下一次需求变更度量活动提供参考。
3 结论
CMMI模型作为信息系统需求变更度量的指导方法,存在着可行性,但任何方法准则不是十全十美的,CMMI也是如此。本文指出了在CMMI指导下,信息系统需求变更度量过程存在着两大问题,即度量指标体系构建问题以及度量分析方法的选择问题,并提出了相应的改进方法及方案,从而帮助信息系统开发组织解决在实施需求变更度量过程中所面临的问题。接下来的研究是将需求变更度量运用到信息系统项目的过程改进方法中去,并以实际的信息系统项目为例来说明信息系统需求变更度量。
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风险度量模式评析 篇9
风险是由不确定性所引起的, 风险的本质是由于对未来结果予以期望所带来的无法符合期望结果的可能性, 换言之, 风险是结果差异引起的结果偏离, 即期望结果的可能偏离。也就是说, 没有对未来结果的预期, 就没有风险, 对未来结果的期望是风险产生的根源。
期望结果往往是人们认为最有可能的结果, 也是人们衡量事件结果有利或不利的标准。超过这一标准期望结果的正向偏离即认定为有利结果, 低于这一标准的负向偏离即为不利结果。风险作为偏离期望结果的可能性, 就不仅仅表现为损失, 只要是与期望结果有偏离都可以认定为风险, 包括风险收益和风险损失。但是, 由于大多数人都是风险厌恶者, 从风险回避的观念看, 风险一般是损失的机会或可能性。
二、主要风险度量模式及其评价
正是由于人们对于风险的看法不同, 风险度量方法也不同, 下面介绍三种现行的风险度量模式。
第一, 方差模式。这种方法认为风险以偏离期望的形式出现, 包括有利和不利情况, 波动性越强, 风险越大。以标准差衡量风险, 公式为:
其中, rj为第j种可能的收益率, Pj为第j种收益率出现的概率。经济生活中, 随机变量的单位通常是货币单位或以百分率形式表示的收益率, 而方差形式不能满足, 所以一般用标准差形式表示。
方差模式是马柯维茨在1952年进行投资组合分析时提出的, 是用来衡量一个随机变量波动大小的指标, 当随机变量的波动呈对称性分布时, 收益波动越大的随机变量, 其潜在的损失也就越大。方差模型的最大优点在于有很好的数学特性, 能够很好地反映“风险与损失均等”的思想, 且能考虑到均值以上的正向变动部分, 即高于和低于期望值的情况都考虑了。此外, 在人们对未来结果没有共同而恰当的预期时, 以平均值作为期望值成为人们共同的选择。就目前情况来看, 以方差度量风险的方法影响最大, 应用也最为广泛。但用方差 (或标准差) 度量风险也还存在一些缺陷:
一是不现实的正态分布前提假设。马柯维茨的方差模式, 是假定未来报酬率的随机结果服从正态分布的情况下, 度量期望报酬率的总体性平均离差。对于正态分布而言, 只要期望收益率水平和方差确定了, 收益率的概率分布便随之确定。如果收益率呈非对称、非规则性分布, 单由期望收益率和方差来确定投资者面临的风险就存在问题。实际上, 砝码、依波特森和辛科费尔德等人对美国证券市场投资收益率分布的研究基本上否定了方差度量方法的理论前提———投资收益的正态分布假设。
二是不足以表达风险的经济性质。方差模型忽略了投资损益波动的具体形式区别和相应投资结果的分布特征, 用事件不稳定性的概念掩盖和代替了财务上风险的概念。结果的期望值是区分结果有利与不利的判断标准, 但方差模型却以结果的平均值作为期望值, 而在有些情况下平均结果与期望结果是不一致的。
三是无法直观表达度量结果。方差模型是由收益率及其概率分布得到的无单位的纯数值统计量, 无法直观告诉投资者投资的风险到底是多少, 只能体现一种风险的可能性程度, 对两个或两个以上的方案进行粗略比较。
第二, LPM模型 (Lower Partial Moments) 。这个模型认为风险的原始语意是损失, 是不利的结果。于是, 用目标报酬水平之下的报酬分布状况“Downside—Risk”作为风险描述方式。LPM指标指的是未来报酬出现在某一目标报酬水平之下的情况。
式中:
LPMn指低于目标报酬的概率水平;
T为目标报酬水平;
ri为收益率;
Pi为ri发生的概率;
n取不同值, 反映LPM的不同含义;
LPM0为低于目标收益率的概率;
LPM1为单位离差的均值;
LPM2是偏差平方的概率加权, 也称为目标半方差。
LPM方法具有以下优点:
一是假设条件简单, 并不需要正态分布的严格限制, 仅要求投资者为风险厌恶型, 这在实际中能得到满足;
二是如果目标报酬水平为零, “Down—risk”反映的就是亏损的可能性, 符合投资者对风险的心理感受和风险管理意图, 反映出投资者对正负偏差不一致的真实感受;
三是对于杂乱无章的报酬率分布, 不用关心高于目标报酬率的分布情况, 在一定程度上避免了无规则分布引起的计量困难。
LPM模式既能用离差形式表现报酬率结果的分布特征, 又能体现风险损失的具体形式, 其综合性较强。但由于LPM只关注损失方面的风险值, 无疑是片面的。风险量值的大小不仅取决于各种损失及其可能性等不利情景, 而且还与投资收益的有利情景有关。在实际中, 应同时考虑报酬和损失对风险测算的影响。
第三, Va R模型。Va R方法 (Value at Risk, 也译作风险价值) 由JP Morgan公司于1994年率先提出, 这一方法在风险度量、监管等领域获得广泛应用, 成为度量金融市场风险的主流方法。用Va R度量风险, 其意义指:在正常的市场条件和给定的置信水平下, 投资者在给定的时间区间内的最大期望损失, 反映了风险投资最低报酬水平与期望报酬水平之间的离散距离。可表示为:
其中:
△L为持有期△t内的损失;
Va R为置信区间水平c下处于风险中的价值。
实际应用中Va R的计算方法很多, 典型的有历史模拟法、Monte Carl模拟法。
Va R的优点表现为:
一是可以简单明了地表示市场风险的大小, 单位是美元或其他货币, 没有任何技术色彩, 没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过Va R值对金融风险进行评判;
二是可以事前计算风险, 不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小;
三是由于Va R方法提供了一个统一的方法来测量风险, 因此为高层管理者比较不同业务部门的风险暴露大小、基于风险调整的绩效评估、资本配置、风险限额设置等, 提供了一个简单可行的方法。
但是, Va R的缺陷也是很明显的:
一是Va R模型通常会假设市场的有效性以及市场波动是随机的, 不存在自相关。一般而言, 利用数学模型定量分析社会经济现象, 都必须遵循其假设条件, 但在我国, 由于市场尚需规范, 政府干预行为较为严重, 不能完全满足强有效性和市场波动的随机性, 在利用Va R模型时, 只能近似地正态处理。
二是Va R对数据有严格要求。该风险衡量方法对流动性强的风险资产的风险衡量效用比较显著, 而对缺乏流动性的资产, 如银行的贷款等, 由于缺乏每日市场交易价格数据, 其衡量风险的能力受到很大的局限。
三是使用Va R来衡量市场风险, 存在所谓的模型风险。即由于同样的Va R模型可以使用不同的Va R方法得到资产收益的不同概率分布, 这样会使同样的资产组合得到不同的Va R值, 使得Va R的可靠性难以把握。
四是Va R模型主要适用于衡量市场风险, 而对于流动性风险、信用风险、操作风险、法律风险等却难以反映。另外, 从技术角度讲, Va R值表明的是一定置信度内的最大损失, 但并不能绝对排除高于Va R值的损失发生的可能性。
综上所述, 三种主要的风险度量模型具有以下共同的特点:
一是描述不确定性是三种模式的共同特点, 也是度量风险的总目的。度量风险实际上是在描述一项行动 (如投资) 的未来处境, 即行动结果 (如报酬、报酬率) 及其相应的分布。不确定性本身并不是风险, 不确定性与主观期望的结合才会产生风险问题。因此度量风险有两个基本要求:其一是表达结果差异的性质, 即各种结果是否符合投资者的行为意图以及满足程度;其二是描述概率分布的状况, 即运用一定的测算技术通过一个或几个风险度量指标表现结果的可能性程度。
二是收益的不确定性不能等同于损失的不确定性。收益的不确定性, 并不必然带来损失, 也可能是超额收益。风险带来的既可能是收益也可能是损失。仅仅衡量风险损失是片面的。如果报酬足够高, 同样的损失在风险度量指标上应当表现为风险程度的降低。只是对于投资者而言, 风险的心理语言为损失, 人们的潜意识里就会把风险要素和报酬要素对立起来, 所以倾向于把风险认同为损失。在度量风险时, 要考虑报酬与损失对它的不同影响。
三是期望值影响并决定着风险程度, 一个合理的风险度量方式, 要能够在表现风险程度的测算指标中体现出期望值对风险的影响。Va R模式给出了明显的提示:Va R的大小在很大程度上取决于风险资产最低价值Wm, 而Wm的确定又取决于置信水平P, 这里置信概率就是期望值的转换形式。
参考文献
“寻常”本是度量单位 篇10
很多人都不知道, “寻”和“常”都是古代的度量单位。最早的度量方法是伸开双臂, 双臂之间的距离称作一寻, 一寻乃八尺。“倍寻谓之常。”也就是说, “常”是“寻”的两倍, 即一丈六尺。
汉语中有个反义同词现象, 即一个词既可以指正面, 又可以指它的反面。“寻常”连用就是这样, 既可以比喻短或小, 又可以比喻长或多。《国语·周语下》载:“其察色也, 不过墨丈寻常之间。”韦昭 (三国时期吴国文学家、史学家、经学家) 注:“五尺为墨, 倍墨为丈, 八尺为寻, 倍寻为常。”这里的“寻常”是比喻短或小。《淮南子·主术训》:“于此毫末, 于彼寻常矣。”这里的“寻常”又用来比喻长或多了。
因为“寻”“常”是最普遍使用的度量单位, “寻常”一词便引申为平常、普通的义项, 比如刘禹锡的“旧时王谢堂前燕, 飞入寻常百姓家”的名句。同时“寻”“常”又是经常使用的度量单位, 又引申出经常、平时之义, 比如杜甫“岐王宅里寻常见, 崔九堂前几度闻”。
度量教育公平的利器 篇11
教育基尼系数度量教育公平
相信大家对基尼系数这个名词并不陌生，它是国际通用的衡量国家（或地区）收入分配状况或社会财富占有公平性的经济发展指标。如果把基尼系数引入教育领域中，是不是也可以度量教育的公平性呢？有很多研究者从不同角度对此进行了探讨，其中有代表性的研究是澳大利亚教育研究委员会主要成员迈克尔·西特，他从入学机会角度，使用入学率指标估算基尼系数，并把它作为评价教育公平性的一个指标；美国哈佛大学博士特维尔则从教育投入角度，使用教育经费投资指标估算基尼系数。然而，入学率并不能反映人力资本存量，大量的教育投入经费也不一定都能转变成更高质量的教育产出。1998年，世界银行政策研究中心统计学家洛佩兹、托马斯和王彦提出了使用教育成就测算基尼系数。这里所说的教育成就是衡量教育水平的一个存量指标，具体指人群在不同教育阶段的受教育年限与该阶段的人数的乘积。乘积越大，表明教育成就越大，也说明教育的水平越高。依据教育成就测算的基尼系数就是教育基尼系数。教育基尼系数是度量教育公平性的一个良好的指标。
洛伦茨曲线反映教育基尼系数
教育基尼系数的大小可以由教育洛伦茨曲线估算出来。我们先来认识一下教育洛伦茨曲线。按照各组别教育年限由小到大排序，以人口累计百分比为横轴，教育成就累计百分比为纵轴，可得到教育洛伦茨曲线。若人口累计百分比等于教育成就累计百分比，则教育洛伦茨曲线是平面直角坐标下第一象限的对角线，称之为绝对平均线，它表示教育成就绝对平均（见图1）。一般情况下，教育洛伦茨曲线是位于绝对平均线和横轴之间的一条曲线，曲线与绝对平均线之间差距越大，表明教育越不公平。
教育基尼系数可以使用教育洛伦茨曲线的面积计算出来。具体方法是使用实际的教育洛伦茨曲线和绝对平均线之间的面积除以横轴和绝对平均线之间的面积。教育基尼系数类似于收入基尼系数，也是一个介于0到1的比例值，教育基尼系数越小，表明教育在社会成员之间的分配越均匀，反之越不均匀。需要注意的是，这里的教育洛伦茨曲线与横轴的交点不在原点处，而是在横轴上表示文盲率大小的坐标点处，这是教育洛伦茨曲线相对于收入洛伦茨曲线的一个改进。
教育基尼系数在实践中的运用
应该如何使用教育基尼系数来分析各个国家的教育公平性呢？有个典型易懂的例子可以帮助我们了解它的具体运用。在对教育基尼系数的研究中，托马斯等人提到了印度和韩国1960年至1990年的教育基尼系数的变化对比（见图2）。通过解读，我们可以清晰地看到教育基尼系数在实际运用中的方便有效性。
众所周知，印度的经济发展水平不如韩国，那么它的教育公平性和韩国相比结果又如何呢？通过对两国教育基尼系数的计算，我们发现印度的教育基尼系数由1960年的0.79下降到1990年的0.69，而韩国的下降更为显著，由1960年的0.55下降至1990年的0.22。教育洛伦茨曲线与横轴的交点表示文盲率。由曲线可以看出，印度的文盲率由1960年的70%多下降至1990年的50%左右，而韩国的文盲率则由40%多下降至10%左右。由此可见，韩国教育在原先就比较领先的基础上发展地更加迅速，而印度无论是教育发展的水平还是速度，都落后于韩国。此外，印度的教育洛伦茨曲线相比韩国更加陡峭，其1960年相比1990年更加陡峭。在1960年，印度教育程度较高的10%的人口接受了全国总教育成就的60%，而此时甚至存在70%左右的人处于文盲阶段。曲线深刻地表现了印度1960年的教育不公平程度。对于韩国来说，经过多年发展，它的教育洛伦茨曲线变得更加平缓，更加贴近绝对平均线，各个教育阶段几乎均匀分配了教育成就。总之在这三十年中，虽然两国的教育公平程度都有所提高，但显然韩国教育发展比印度更快更好。
教育基尼系数是万能的吗
教育基尼系数可以全面地衡量教育公平吗？当然不是！教育基尼系数是针对教育成就方面的一种公平性分析，它更侧重于宏观地对国家现有人力资本的受教育程度的公平性做整体描述，却不能测量当前学生接受教育机会的平等性，包括各种教育资源分布与人口分布的匹配性，如学校分布、重点学校分布、教育经费分配、教育师资力量分配等的均等性。所以如果要分析教育资源等其他方面的公平性的话，应该另作考虑。
与基尼系数有关的另一个问题也需要解释：标准差就可以衡量差异，为什么还要使用基尼系数呢？因为，通过教育洛伦茨曲线计算出来的教育基尼系数可以看出一个国家或地区在各个不同教育阶段的教育公平情况，而对于标准差而言，即使两个国家得出的标准差是一样的，也不能够保证其内部的差异是相同的。例如，A国和B国的教育成就标准差相同，但是A国的主要差异可能集中于小学，其他阶段差异小，而B国的主要差异可能集中于高中，其他阶段差异较小。如果使用教育洛伦茨曲线就可以看到两个国家在不同教育阶段的差异。在实际应用中，标准差可以用以表示绝对差异，教育基尼系数可以用来表示相对差异，二者综合考虑可以更全面地分析教育公平性。
教育基尼系数也有其重要的政策意义。教育基尼系数是测度教育公平性的一个重要指标，通过测算一个国家的教育基尼系数，可以衡量这个国家的教育发展状况，有利于政府制定相关政策。例如，通过研究教育洛伦茨曲线我们发现：教育入学率的提高可以减少文盲率，使得曲线在横轴上的坐标点向左平移，从而降低了教育基尼系数，提高了教育公平性。因此政府继续加大教育的普及性对促进教育公平将有显著影响。
专家点评
“角的度量”教学建议 篇12
一、情境创设, 贴近学生的现实
通过在二年级上册学习“角的初步认识”, 学生已经初步认识了角。但为什么要度量角的大小?在实际生活中学生能够感受到角度大小的作用吗?其实, 生活中的“角”一般藏在物体里, 人们很少能直接看到数学里标准的“角”, 必须经过抽象概括才能得到“角”的数学概念———由一个顶点和过顶点的两条射线构成的平面图形。一般而言, 学生在静态环境下很难意识到角的大小的作用。因此, 在新课导入环节, 教师可以创设丰富有趣的应用情境, 引发学生的学习需求。如开炮打靶, 师生共同在多媒体上体验打靶的乐趣, 从调整大炮的射击角度到击中目标, 让学生有意识地思考能否击中目标与“角”的大小存在本质联系, 同时激发学生的学习愿望与需求。又如, 滑滑梯, 课件出示几个倾斜度差异较大的滑梯, 引起学生思维上的对比和冲突, 让他们强烈感受到“角的大小”是影响人下滑速度的重要因素, 在变化中感受”角的大小”的作用。在拓展应用阶段, 还可以创设丰富多彩的应用情境:如椅子靠背的角度不同, 其作用也不同;神舟六号飞船的发射角度为什么选择42.4°;足球运动员在什么位置射门进球率高;如何确定风筝的放飞高度;为什么提出拯救比萨斜塔等等。通过直观演示抽象的“角”, 让学生感知角的大小的作用。
二、课堂教学 (探究实践) , 贴近学生的思维
角的大小是一种二维特征, 和之前学生学过的一维特征 (如长度测量) 差异较大。学生能轻松地测量长度, 但测量角度时就不同了, 因为它不是从“头”开始的, 把哪儿作为认知的起点很关键。教师要引导学生探究量角器的构造原理, 突破测量从“头”开始的思维定式, 深入理解“角的度量”的本质。其本质是什么呢?就是所要测量的“角”与“标准的角” (量角器上的“角”, 也就是已经知道大小的“角”) 的重合。如何使这两个角重合, 正是本节课的教学难点。突破这一难点, 关键要正确认识量角器的构造原理, 明白如何在量角器上找到角。为此, 教师可以先制作一些大小不同的纸质量角器, 让学生在上面画出指定度数的角, 并有意识地让他们在较小的纸质量角器上画较大的角, 而在较大的纸质量角器上画较小的角, 如此还能直观地让学生感受到角的大小与角两边的长度无关。当学生能够在纸质量角器上正确画出这些角时, 就意味着他们已经能在量角器上清晰地找到角了。当然, 也可以从认识量角器的构造入手, 通过认识1°的角, 以及用它拼成的10°、90°、180°角的过程, 在多媒体辅助演示下, 认识到量角器 (半圆) 是由180个1°的角拼成的一个较大的角。这个过程就是一个用1°的活动角来度量角的过程。经过这个过程的体验, 学生自然会通过在量角器上找角来作为活动角去度量相应的角, 并学会在量角器上找到角。这样教学, 教的方法依据学的方法, 学的方法依据做的方法。同时关注到大部分学生的学情 (学习需求) , 而不是去追求那种不可预设的精彩, 更能贴近学生的数学思维。当然, 如果要度量的角两边长度较短, 不能恰好和量角器上的刻度线重合时, 根据所学知识, 学生自然会通过延长角的两边来度量。这时学生呈现的才是一种原生态的数学思维态势。
三、深度思考, 淡化学生模仿训练
传统教学中, 教师概括总结了“二合一看”的要诀, 单纯要求学生熟记“点重合、边重合、看刻度”的三大步骤, 然后进行大量的模仿训练。其实, 这对于学生来说反而不得要领。没有掌握量角的本质, 知其然不知其所以然, 难点无法突破。只有寻找到了学生真正的认知起点, 把学生到底是怎么想这个问题解决好了, 教学才能更上一层楼。事实上, 有效的技能不能只是简单的模仿、记忆与强化训练。教学离不开对数学概念的深刻理解。对角概念的深入理解, 不仅要能判断什么样的图形是角, 知道角各部分的名称, 还要能从客观物体里抽象出角, 知道角的大小的作用, 知道角的大小与角两边的长短无关。因此, 在进行角的度量教学时, 要顺着学生学的路径去思考教的路径。这样才能对学生的思维以及教学的关注点有更清晰的认识, 照顾到大多数学生的思维现状。引导学生深入了解探究量角器, 认识角的度量单位, 明了量角的本质, 感受量角的意义, 享受量角的愉悦, 淡化模仿训练, 突出思考探究, 渗透度量意识, 提升数学思想方法。