改进后的方法（通用9篇）
改进后的方法 篇1
动态规划 (DP) 是运筹学的一个分支, 是求解多阶段决策问题的最优化方法。在军事、科学管理、工程技术和工农业生产等多个领域中得到了广泛的应用, 但在求解某些问题时, 求解效率较低, 而且计算复杂、步骤烦琐。
差分进化算法是一种并行的直接搜索算法, 由Storn R和Price K于20世纪90年代在其所作的技术报告中提出。它本质上是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法, 具有易用性、稳健性和强大的全局寻优能力等优势, 可对非线性不可微连续空间函数进行最小化, 因而在多个领域取得了成功。
如今, 计算机技术飞速发展, 特别是内存容量和计算速度的迅猛增加, 使以上两种求解方法在实际中的应用范围迅速扩大。本文从实际出发, 通过建立实例数据模型, 在计算机上利用MATLAB进行仿真, 对比分析两种求解算法的效率和优缺点, 以此来检测DE算法的优越程度。
1 DE算法
微分进化算法的基本思想是:从种群中随机选择三个点, 以其中一点为基础, 另外两点作为参照, 做一个扰动, 所得点与种群中的个体i交叉后进行选择, 保留较优者, 实现种群的优化。
第二步, 对种群中的每个个体进行评价, 计算每个个体Xi (t) 的目标值f (Xi (t) ) 。
第四步, 如果种群Xi (t+1) 满足终止准则, 则将具有最小目标值的个体作为最优解输出;否则转第二步。
2 MATLAB仿真实现
MATLAB是Matrix Laboratory矩阵实验室的简称, 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。它包括MATLAB桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档等, 允许用户输入输出数据, 并为用户提供了M文件的集成编译和调试环境。
MATLAB语言是一种高级的基于矩阵数组的语言, 与其他语言具有通信接口, 具有丰富的库函数, 用这种语言能够方便、快捷地建立起简单、运行快的程序, 也能建立起复杂的程序。
本设计中采用MATLAB语言进行仿真, 仿真的模型为两种武器对应三种目标, 同时兼容不同目标威胁系数不同的情况, 可根据实际需要进行适当修改。
定义攻击概率矩阵P为2×3矩阵, 定义目标威胁系数A为1×3向量, 定义两种武器的数目M为1×2向量。
应用实例:有3架敌机, 价值分别为A1=3, A2=2, A3=5, 用两种导弹射击, 第一种导弹有6枚 (M1=6) , 第二种导弹有8枚 (M1=8) , 其单发击毁概率如表1所示, 求最优分配方案。
对应的数据量为P=[0.4, 0.1, 0.5, 0.2, 0.4, 0.2], A=[3, 2, 5], M=[6, 8]。
本实例为多目标优化问题。传统的微分进化算法适用于无约束连续变量的全局优化问题, 却并不适合用来求解多目标优化问题。主要原因有两个: (1) 个体评价问题。无约束单目标优化问题要求个体对应的函数值越小越好, 但多目标优化问题则要复杂得多; (2) 标准的微分进化算法 (DE) 一般会收敛到一个最优点, 但多目标优化问题的解通常是一个点集, 因而, 本设计对DE算法和结构进行了优化, 采用改进后的DE算法求解问题, 并将其与DP算法的性能进行对比验证, 程序流程如图1所示。
3 仿真结果
随机生成N组概率矩阵, 每组迭代loop_max次进行性能统计, 然后按照性能大小对应顺序排序进行效益性能和时间复杂度的对比。每组矩阵迭代一次大约要2 s多, 可以根据要求修改生成概率矩阵组数N和迭代次数loop_max。
迭代loop_max=10次。仿真结果如图2所示。
这里提供两个子文件分别独立进行求分配方案 (DP_DE_Campare.m) 和性能分析 (DP_DE_Campare_two.m) 。
DP_DE_Campare.m运行结果如图3所示。
从图2中可以看出两种算法在性能和时间复杂度上的对比结果: (1) 攻击效益最大值为性能的直接体现, 当性能损失相对量数值为正时, 表示恶化量;为负时, 表示优化量;为零时, 表示性能相同。 (2) 占用时间为时间复杂度的直接体现, 当计算时间优化相对量数值为正时, 表示优化量;为负时, 表示恶化量;为零时, 表示时间复杂度相同。 (3) 具体的分配方案表示每种武器分别攻击对应目标的数目。
需要说明的情况: (1) 当DP算法找不到最优解时, 攻击效益最大值会显示为0, 相对应的性能相对恶化量为-Inf, 此时的分配方案均为0; (2) 对算法的衡量需要对多次循环迭代进行统计才可以最终确定算法的优越性, 在单次运行时, 可能出现DE算法性能差于DP算法的情况, 但并不能因此否认DE算法的优越性。
DP_DE_Campare_two.m运行结果如图4所示。
通过MATLAB仿真结果可以看出, 对DP算法和DE算法进行比较, DE算法完全可以解决火力分配问题, 并具有较大的优越性。
参考文献
[1]康英军, 李为民, 李续武.H opfield神经网络的防空火力最优分配问题[J].火力与指挥控制, 2003, 28 (6) :35-37.
[2]楼顺天, 施阳.基于MATLAB的系统分析与设计[M].西安:西安电子科技大学出版社, 1998.
[3]尹泽明, 丁春利.精通Matlab7[M].北京:清华大学出版社, 2008.
[4]海天翼.DE算法在matlab中的应用[M].北京:清华大学出版社, 2007.
[5]黄文梅, 杨勇, 熊桂林.系统分析与仿真——MATLAB语言及应用[M].长沙:国防科技大学出版社, 1999.
改进后的方法 篇2
作为生产车间，围绕生产工艺技术改进及质量的提高这一课题是永无止境的，2011年针对※※※车间在2010年已经开始整改的※※※※设备已全面完成，生产工艺的调整及生产的调节控制，是※※车间工作中的重中之重，是否可以达到设计设备时设想的成本及产量，是否可以尽快将公司投入的资金收回的关键所在。在※※※※※的带领下，全体人员做了大量的工作。
一、针对新设备经过反复研究后对生产工艺进行了部分的改进
1、由于·······系统易于堵塞，经过反复强调操作还是解决不了，后经过※※※※的努力及外出取经和反复研究，改进了生产工艺同时加强了，使之较顺畅。
2、由于※※※※连消方法、温度、澄清时间等，往往影响到杂菌感染及产品质量，车间做了大量的跟踪研究，改进了温度、澄清时间等，使之较更有利于生产。
3、虽然在2010年在※※※※的指导下，已开始了发酵物料流加的计算，并进行了培训，有部份操作人员虽然熟悉了操作，但缺少此方法的认同，在※※※※安排下，工艺人员亲自三班倒跟踪生产，并加强了对操作人员的培训，使之操作更顺手，转变了操作人员的操作习惯，规范了操作，对降耗增产打下了少少基础。
改进后的杜邦分析体系实例研究 篇3
一、传统杜邦分析体系的改进
其一, 传统杜邦分析体系的改进方法。
如果在杜邦分析体系中引入现金流量分析, 可以使杜邦分析更加全面地揭示企业的获利能力与偿债能力。将杜邦分析体系中的核心指标由反映获利能力的权益报酬率改为反映获取现金能力的权益现金报酬率。权益现金报酬率是指企业现金净流量与平均所有者权益总额的比值。按照杜邦分析体系的思路, 将权益现金报酬率进行分解, 如图1所示。
其二, 改进后杜邦分析体系优势分析。
改进现金流量的新杜邦分析体系的核心指标是权益现金报酬率, 该指标反映了企业权益资本获取现金的能力, 说明企业收益质量的高低和获利能力的强弱取决于决定着企业获取现金能力的大小。由图1可以看出, 在传统杜邦图的外层加上一条反映企业获取现金能力和收益质量的分支就得到了引入现金流量的杜邦图。在没有打乱传统杜邦分析法的体系、分析权益报酬率的方法和结论仍然适用的前提下, 加入了具有综合性、代表性的现金流量分析指标, 增加了对企业获取现金能力和收益质量的分析, 使得杜邦分析体系更加全面。报表使用者最关心的就是企业获取现金的能力, 因为企业获取现金的能力越强, 收益质量越高, 其偿债能力和支付能力才会越强, 企业的财务状况才会越好。
二、改进前后杜邦分析体系的实例分析
其一, 新疆赛里木现代农业股份有限公司基本情况介绍。
该公司是由艾比湖总公司作为主发起人, 联合新疆生产建设兵团农五师农业生产资料公司等四家发起人, 于1999年12月22日共同发起设立的股份有限公司。经中国证监会批准, 公司于2004年1月7日在上海证卷交易所成功挂牌上市, 募集资金总额为33350万元。新疆赛里木现代农业股份有限公司2005年～2008年三年的部分财务数据见表1。本文摘录的财务数据是2006年～2008年的公司数据, 由于2007年上市公司采用新颁布《新会计准则》, 使得2006年到2008年的财务数据不太统一, 一定程度上会使部分数据受到影响, 本文不考虑这种变动给分析结论带来的影响。
其二, 运用改进后杜邦分析体系对公司财务数据进行分析。
见表中数据是根据杜邦体系, 由表1中数据计算所得
表2。
其三, 分析结论。
由表2中数据可知, 传统杜邦分析结果中权益报酬率从2006年的0.03到2007年0.03, 说明财务状况基本没有大的变化, 但是到2008年0.01, 公司的财务综合状况略微下滑, 3年综合数据均为正值, 说明公司的财务状况较好;改进后的杜邦分析结果中权益现金报酬率从2006年的-0.08到2007年-0.05再到2008年的0.04, 公司的财务综合状况在逐步改善, 但是2006年和2007年综合指数是负值, 说明公司的财务状况很差。由于改进后的杜邦分析体系只是在传统杜邦分析体系的基础上加上了现金流量的分析指标, 其他的指标都没有任何改变, 这样便可知杜邦分析体系改进前后公司财务综合状况不同的主要原因在于现金流量。2006年、2007年增加了现金流量的分析后杜邦分析结论数据由正的0.03变成了-0.08, -0.05, 而公司净利润则是1651.68, 1956.18, 显示公司是在盈利的, 但是公司的现金净流量却分别是-5101.33, -2895.69, 经营活动产生的现金净额是负数, 说明公司是没有多余自由资金的, 正出现了轻微的“盈利破产”的现象。虽然公司账面上显示盈利, 手上却没有多余的自由资金用于投入生产或支付到期债务, 到2008年现金净流量为3396.51, 查找其增长原因是筹资活动产生的现金净额的增长, 说明公司的运营已经没有足够的自由资金来维持, 从而采取筹资的手段以使公司度过危难时期。筹资数额的明显增加使现金净流量的增加, 现金指数转变为正数, 带动综合指数的提高。
参考文献
[1]冯珍:《基于现金流量的财务分析指标体系的改进研究》, 合肥工业大学2006年硕士学位论文。
改进后的方法 篇4
【教学目标】
1．认会本课生字词，正确、流利、有感情地朗读课文，读出对秋天的喜爱和赞美之情，背诵自己喜爱的部分。2．积累抄写好词佳句。【教学重难点】 1.教学重点：
使学生通过课文生动的描写，体会秋天的美好，感受课文的语言美。2.教学难点：
（1）能读出对秋雨的喜爱和赞美之情。（2）体会作者在谴词造句方面的特点。【教学过程】
一、以“雨”引入，激发情感
1.提问：同学们，你们喜欢下雨吗？你喜欢什么样的雨？ 2.春天的雨润物无声，夏日的雨风驰电掣，而秋天的雨则像一把钥匙，悄悄地打开了秋天的门„„秋天的雨给我们带来了五彩缤纷的世界，给人们带来了丰收的喜悦。今天让我们一起伴着这绵绵的秋雨走进课堂，一起分享《秋天的雨》。（板书课题）齐读课题。
二、检查预习，认读字词 1.检查预习情况，认读生字。
师：下面我们就来响亮地读一读这些生字，好不好？请看大屏幕。（课件依次出示：a.凉爽 b.扇子 扇哪扇哪 c.趁你没留意 菠
萝 衔来树枝 d.五彩缤纷 频频点头 e.衣裳 喇叭 钥匙）(1)注意“爽”的笔顺。师：谁来读这个词。“爽”字读起来简单，可写起来就不容易了，谁来上黑板上写写，其他同学注意他写的笔顺。笔顺写对了吗？正确的应该是怎么写的呢？看老师写一遍好吗？看到了吗？来，伸出你的小手指，我们一起来写一遍。
⑵注意多音字“扇”。师：大家一来读一下这两个词。发现了没有？有一个多音字，一个是读shān一个是读shàn。
⑶齐读“衣裳 喇叭 钥匙”。师：听老师读一下这三个词语，发现了吗？这三个词语都是轻声。来，同学们再来读一遍。
三、初读课文，感知内容
1.师：秋天的雨既清凉又温柔，你们想不想看看作者笔下的秋雨是什么样的呢？
2.多媒体播放秋天景色的画面和课文配乐朗读。
3.看了秋天美丽的景色和听了刚才的课文朗读，你们觉得秋天的雨神奇吗？你们愿意自己读吗？ 4.学生自由读课文，感知课文内容。
四、再读课文，再次感知
1.师：秋天多么美好啊！让我们走进文章，走进秋天的大门一起去欣赏秋天，感受秋天。请同学们自由读课文，边读边想：课文从哪几方面来写的？边读边画出有关的句子。
2.秋天的雨是怎样的呢？指名学生读出自己画出的句子。（课件出示句子）请大家一起朗读这三个句子：
①秋天的雨，有一盒五彩缤纷的颜料。②秋天的雨，藏着非常好闻的气味。
③秋天的雨，吹起了金色的小喇叭，它告诉大家，冬天快要来了。
五、深入局部，品读课文
（一）感悟“五彩缤纷”。（学习课文第二段）1.学生默读第二自然段，寻找描写的颜色词语。
（1）学生默读课文的第二自然段，一边读一边把描写颜色的词语画下来。教师根据学生回答，利用多媒体课件把描写颜色的词语变成相应的颜色。
（2）师问：秋天的雨把这些颜色都给谁了？教师根据学生回答出示相应课件。
2.想不想看看这些多彩的颜色和美景呢？（播放秋景课件，显示图片时教师作适当配说。）3.重点体会，指导美读。
现在就让我们美美地读一读吧！先把你喜欢的句子画下来。（1）学生轻声练读自己喜欢的句子，并用笔画下来。（2）反馈：学生读出自己喜欢的句子并说说理由，多媒体显示相应句子及画面．师分别作朗读指导。4.辨析比较。课件出示句子：
①你看，它把黄色给了银杏树，黄色的叶子像一把把小扇子，扇哪扇哪，扇走了夏天的炎热。它把红色给了枫树，红红的枫叶像一枚枚邮票，飘哇飘哇，邮来了秋天的凉爽。
②你看，它把黄色给了银杏树，黄色的叶子像一把把小扇子，扇走了夏天的炎热。它把红色给了枫树，红红的枫叶像一枚枚邮票，邮来了秋天的凉爽。
学生自己读一读，比较一下哪一句好，说说为什么？
（第一句好，因为“扇哪扇哪”让我们仿佛看到银杏叶像一把把黄色的小扇子，轻轻地、轻轻地帮我们扇走了夏天的炎热；而“飘哇飘哇”让我们感受到红红的枫叶多像一枚枚邮票，为我们邮来了秋天的凉爽。）
5.仿写：秋雨还把什么颜色送给了谁？你能仿照文中的句子说几句吗？
①秋天的雨，把（白）色给了棉花，（雪白的棉花）像（朵朵白云）。
②秋天的雨，把（）色给了葡萄，（）像（）。③秋天的雨，把（）色给了（），（）像（）。④秋天的雨，把（）色给了（），（）像（）。6.秋雨给我们带来的颜色可真多真美啊！用书上的一个词来形容那就是──（生：五彩缤纷）谁会运用“五彩缤纷”这个词？
生：五彩缤纷的图画
生：五彩缤纷的衣服
生：五彩缤纷的花朵 7.齐读全段。
（二）体会“气味的香甜”。（学习课文第三段）
秋天的雨不但有五彩缤纷的颜色，还藏着许多好闻的气味呢。（板书：藏着气味）谁愿意给大家读一读这一段？ 1.指名读。
2.你还知道秋天的雨里藏着什么香味？谁能仿照”梨香香的，菠萝甜甜的”来说说？（生：枣甜甜的；葡萄酸酸的„）3.续写“勾住”。
小朋友们被香味勾住会是怎样的呢？我们展开美好的想象，假如你们也在那里，你们会怎么做呢？拿起笔，接着书的第三段后面写一两句话。
4.师：啊！秋天的雨里原来藏着这么多成熟的果实呢！秋天的雨多香啊！我们带着这样的想象，美美地朗读这一段。（学生有感情地朗读课文）
（三）表演朗读。（学习课文第四段）
秋天的雨不仅给我们带来了很多颜色和好闻的气味，她还是个热心人呢！瞧！她现在正拿起金色的小喇叭在喊话呢！听听，她在说些什么？同学们，我有个好主意。咱们来把第四段的内容演出来，好吗？ 1.怎样把课文中的内容演好？你想演谁？（指导学生选择适合自己的角色，自主练读课文.）2.师生互动表演，以演促读。
师:（拿起小喇叭）朋友们，冬天快来了，大家作好准备啦！小喜鹊，你在哪儿呢？ 生：我在这儿呢！
师：你在干什么？ 生：我在忙着造房子呢！
师：哦，你真勤快！那忙吧，再见！生：再见！„„
2.你们真是出色的小演员。这么快乐的景象，你们想不想大声地读出来呢？那就请你们自由读读这一段吧！（课件出示第四段内容）
六、总结全文，升华情感
1.小结：难怪课文第一自然段说秋天的雨是一把钥匙，带着清凉和温柔，轻轻地、轻轻地，趁你没留意，把秋天的大门打开了。（板书：钥匙）
2.拓展。小朋友们，说说看，你看到了一个怎样的秋天？（教师根据学生的回答，相机板书：丰收、欢乐„„）3.积累背诵。
想不想把这么美的景色永远留在脑海里？就选择你最喜欢的句子或者段落读一读，背一背吧。
【板书设计】 11.秋天的雨 藏着气味 钥匙 丰收、欢乐
《秋天的雨》改进后的教学设计
【教材分析】
《秋天的雨》是人教版小学语文三年级上册的一篇课文，名为写秋雨，实为写秋天。作者以秋雨为线索，将秋天众多的景物巧妙地串起来——缤纷的色彩，丰收的景象，各种动、植物忙碌的情景。描绘出了一个美丽、丰收、欢乐的秋天。作者使用了多种修辞手法，极尽描写秋雨的奇特、秋景的美丽、秋天的快乐。或把秋雨人格化，或把秋雨比喻成生活中常见的事物，通篇语言艺术化，给人以美感。【设计理念】
《秋天的雨》是一篇优美的散文，课文如诗如画，把秋雨作为一条线索，将秋天众多的景物巧妙地串起来，展示一个美丽、丰收、快乐的秋天。《语文课程标准》指出：“阅读是学生个性化行为，不应以教师的分析来代替学生的阅读实践”。本课教学以读为本，让学生反复地读，充分地读，在读中感受语言的美，在读中感悟秋天的美，在读中提高语言的表达能力。.设计营造民主和谐的课堂氛围，充分尊重学生独特的感受、体验和理解，让学生自己对课文内容的领悟取代教材的讲解分析，让学生自己的独立思考取代统一答案。整个过程为张扬学生个性，激发学生灵性，正确处理工具性与人文性的统一，紧紧抓住语言文字，进行能力培养，渗透情感、态度、价值观，注重学习过程中学习方法的指导，力求使相互交融的三维目标在教学中有效达成。
【教学目标】
知识与能力
1、正确流利、有感情地朗读课文，读出对秋天的喜爱和赞美之情，背诵自己喜欢的部分。
2、读懂课文，感受秋天的美好。
3、积累好词佳句。
过程与方法
1、播放课件，感受景色的美。
2、品读课文，感受语言美。
3、动情朗读，体会秋雨的美。
情感态度与价值观
感受秋雨的美，激发对秋天的热爱、赞美之情。
【教学重点难点】
重点：引导学生联系上下文，理解重点词句的意思，读懂课文，体会秋天的美好，感受余韵的美。
难点：指导学生有感情地朗读课文，并能通过有感情的朗读表达对秋天的喜爱之情。
【教学准备】
课件、小喇叭
【教学过程】
一、复习导入
1、孩子们，我们上节课已学习生字词和初步感受了秋天的雨的神奇,你们回去有复习吗?(有)眼见为实,下面这些词语谁能响亮地读一
读?(课件出示生词)
2、老师再考考你们,你还记得课文是从哪几个方面写秋天的雨吗？（课件出示每段第一句话）
【设计意图：】简单回顾第一课时所学的重点，将一、二课时的教学贯穿起来，在学生头脑中形成一个整体的意识。
二、品析第二自然段，感受秋色
过渡：秋天的雨是一把神奇的钥匙，它为我们打开了秋天的大门，现在你最想看什么？（秋天的色彩）
1、师范读第二自然段，同学们闭上眼睛专心听，你眼前仿佛看到哪些颜色？
2、学生汇报。
3、这些漂亮的颜色分别给了谁呢？用自己的话简单说说。
4、你瞧，秋天的雨把这么多的颜色给了这么多的花草树木，整个大地就像被施了魔法一样，全都变漂亮了。孩子们，请你自由朗读第二自然段，遇到自己喜欢的句子用“——”划下来并多读几遍。
5、学生汇报喜欢的句字，师通过各种方法引导学生入情入境地朗读，读出感情。
（1）重点指导读好银杏叶的句子
你看，它把黄色给了银杏树„„扇走了夏天的炎热。
①师:你为什么喜欢这一句？（因为这个句子写得很美，它把落下来的银杏叶写成了好像在扇动的扇子。下扇子把夏天的炎热扇走了）
师：你真厉害，会一边想象一边读，小扇子给你什么感觉？扇哪扇
哪为什么这样读呢？
生：让我感到很凉爽，很舒服。②指名再读。
③师：(出示一片银杏叶)瞧，这就是银杏叶，它真的像（扇子）。
一片银杏叶就像一把小扇子，扇哪扇哪（扇走了夏天的炎热）
两片银杏叶就像两把小扇子，扇哪扇哪（扇走了夏天的炎热）④（课件出示整棵银杏树）满树的银杏叶都黄了，就像一把把小扇子，扇哪扇哪（扇走了夏天的炎热）⑤自由朗读，再指名读，学生互评。⑥全班齐读。
小结：刚才我们通过想象银杏叶，把扇哪扇哪读好了，整个句子都读活了。
（2）、用同样的方法学习写枫叶的句子（出示描写枫叶的句子）
【设计意图：这是朗读指导的一个示范过程。在教学中，让学生说说为什么喜欢这句话？其实，这是一个个性化的感悟过程，学生喜欢的理由，也就是自己对文本的独特见解，然后让学生用朗读把自己的理解表达出来。学生在轻松的氛围中，不仅理解了文本，而且学会了多种朗读方法。】
6、句子对比（出示句子）
如果老师把这两句话中的一些词去掉，（扇哪扇哪，飘哇飘哇）读读好不好，为什么？
【设计意图：抓住表现动态的词语“扇哪扇哪”、“飘哇飘哇”，引导
学生通过比较读，体会其中的轻柔美与动感美，进而读出其中的韵味，同时让学生比较中学习如何将句子写生动写具体。】
7、学生继续汇报自己喜欢的句子，教师做适当指导。
例如：（1）田野和果树 ①感受田野丰收的景象。
②感受果子的丰收，体会果子的可爱。
生：橙红色是给„„人们去摘呢？
师：果园也告诉我们一个好消息（丰收了）你从那个词知道的？（“你挤我碰”）
师：从“你挤我碰”这个词中，你能看出什么？
生：说明有好多水果、师：水果会你挤我碰吗？（不会）什么才会？（人）哦！原来课文把水果写得像人一样了，真有趣。
【设计意图：让学生通过想象体会拟人的修辞手法，感受果子的可爱，进一步体会文章语言文字表达之美。】
（2）菊花仙子 ①指导了解省略号。
菊花仙子的颜色可多了，课文有一个标点符号告诉了我们。？（省略号）
师：这省略号告诉我菊花仙子的颜色（很多），你还想到哪些颜色？ ②展开想象，用自己喜欢的方式读。
8、重点指导学生理解“五彩缤纷”。
【设计意图：抓住重点词教学，学生用自己的语言或用换词的方法理解，在理解词意的同时丰富了学生的词汇。】
9、仿说句子。（出示）
【设计意图：仿说练习的设计既拓展学生的思维，训练学生的语感，又丰富了学生的理解。】
10、师：在你们的帮助下，秋天变得更美了。你们想看看这些美景吗？老师带大家去看看？在出发之前我们选一个读的最好的同学给我们配音，其他小朋友一边看画面一边用心去欣赏。咱们班谁读书最好？（课件出示秋景图，播放背景音乐）
【设计意图：创设情景，变换方式，再现文中的美丽景色，营造一个富有诗情画意的快乐课堂，让学生在读中理解美，在读中感受美。】
11、小结
这么漂亮的景色，难怪书上说秋天的雨有一盒（五彩缤纷的颜料）（板书）
【设计意图：学习第二段时，紧扣了“颜色”这一重点，通过找颜色词，品读美句，看秋景图，仿说秋色语等方式让学生在自然而然中理解了“五彩缤纷”的含义，深刻感悟到秋天的美，并通过练说、朗读等，使学生的思维得到充分拓展，情感得到尽情发挥。】
三、学习第三自然段，感受秋味
1、师：秋天的雨不光有五彩缤纷的色彩，还有好闻的气味呢！（板书：气味）它就藏在第三自然段里。
指名学生朗读第三自然段，其他学生认真听，说说你闻到了什么气
味。
2、学生汇报闻到的气味，重点引导学生理解“被勾住了”。
师：这香香甜甜的气味把小朋友的脚怎样了？（勾住了）
师：勾住了是什么意思？为什么呢？（因为水果的味太多了，太香了。）
师：假如你现在就在果园里，你最想干什么？
生：（1）.我想留在果园里摘果子。
（2）.我想闻一闻所有果子的香味。
（3）.我想摘些果子回家给妈妈吃。„„
【设计意图：调动学生的生活经验，从而自然地理解了“小朋友的脚常被那香味勾住”的含义，加深学生对秋天的喜爱之情。】
3、你现在的心情怎样？（快乐、兴奋）让我们带着快乐的心情齐读第三自然段。
四、学习第四自然段，感受秋趣
过渡：秋天的雨除了有好闻的气味，它还是一个非常关心别人的好孩子呢！（师吹起了小喇叭说）秋天的雨吹起了金色的小喇叭，（板书：小喇叭）它告诉大家冬天快要来了。
1、用自己喜欢的方式读第四自然段，思考小动物和植物都做了哪些准备？
2、学生汇报。
3、师生合作演动植物过冬的情景。
【设计意图：师生合作，教师引导学生放飞想象，并根据自己的独特体验，自由组合，表演对话内容，既体现个性化的阅读特点，有加深对文本内容的理解，让学生享受阅读的乐趣。】
五、总结、拓展
1、你们仿佛看到了怎样的秋天？
【设计意图：引导学生回顾全文，激起学生喜爱秋天、赞美秋天的激情，实现工具性和人文性的和谐统一。】
2、这节课我们随着秋天的雨的脚步走进了神奇、美丽又充满欢乐的秋天，知道了（齐读）秋天的雨——(课件出示)小朋友，让我们带着感激，齐读最后一段。（板书：丰收 欢乐）
3、写一两句赞美秋天的话。
秋天的雨像一位魔术师，它为我们打开了秋天的大门，使我们看到了美丽的秋色，闻到了香甜诱人的气味，还听到了充满关爱的声音，你有没有话想对秋天的雨说呢？请你对它说一两句赞美的话。
4、全班交流。
六、作业设计
秋天是个美丽的季节，是一个丰收的季节，秋天的美景数不尽，道不完，如果你想留住这美好的景色，你可以在课后：
1、收集描写秋天的优美词句；
2、选择你喜欢的内容背下来；
3、把秋天的美景画下来；
4、仿照课文内容，也写写秋天见到的景色。
【设计意图：多元化的作业，以学生的兴趣为前提，体现以学生为本的教学理念。】
七、板书设计 11．秋天的雨
颜料
五彩缤纷
丰收
小喇叭
钥匙
气味
护理巡视单改进后的临床应用体会 篇5
1 2种单的使用
1.1 常规巡视单 (表1)
1.2 使用方法
(1) 每位病人从入院开始记录直至出院, 每位病人一张巡视单, 按照江苏省护理工作制度规定, 一级护理病人每0.5～1小时巡视1次, 二级护理每1～2小时巡视1次, 页码连贯, 巡视单夹于文件夹中, 挂于病室门旁。 (2) 每天护士巡视病房时, 根据病人情况记录, 并签巡视时间及全名。 (3) 病人出院后将巡视单收回。
1.3 改进巡视单:见表2
备注:外出治疗=A, 请假外出=B, 擅自外出=C, 入睡=1, 未睡=2, 失眠=3。
1.4 使用方法
(1) 此表的设计是在本院医嘱微机管理的基础上进行[2], 同病人住院信息相关联。每天可自动产生, 病区每日打印一张, 巡视单上有整个病区的病人姓名, 有当天的年、月、日 (不能更改) , 巡视内容反映病人是否在位、生存状态, 特殊情况。同一时间巡视病人只要签一个名字、一个时间。 (2) 护士边巡视边记录打钩, 一纸在手, 病区病人情况全掌握。 (3) 使用后连同长期口服用药执行单、输液巡视单每日装订保存。
2 体会
(1) 常规巡视单内容全面, 完整、真实、客观地保留了病人住院期间在位情况、生存状态的原始证据。每张巡视单都有具体的巡视时间及护士的签名, 真实地反映了护士巡视病人的具体内容和过程.提高了护士责任心, 督促护士勤巡视病人, 认真观察病情, 及时报告、及时处理、及时记录。但存在: (1) 书写工作量大, 以本科室为例, 平均每天病人数至少35例, 巡视病房一次, 护士光签名就要35个, 写巡视时间35遍, 还要写观察内容, 添页等。据笔者对本科室六名护士观察, 平均巡视一遍病房并作记录就需25～30min。而光巡视病房, 巡视单上不作记录, 仅10min左右。因此, 记录时间明显超过巡视病房时间。 (2) 重复记录现阶段护理记录类别和数量增多, 工作压力增大, 护士缺编现象存在, 护士身心疲惫感加重, 而且重复记录越多, 越容易出现失误而造成自相矛盾[3]。病区临床工作中护理记录单包括:一般护理记录单、危重护理记录单、输液巡视卡、吸氧巡视卡等。而病情变化及突发事件都可在记录单上反映, 巡视单内容与记录单内容有重复。改进后的巡视单简化了巡视单内容, 减少重复记录及过多签名。提高了工作效率, 边巡视边作记录, 节省书写时间, 真正反映巡视过程。把时间还给护士, 把护士还给病人, 使病人得到实际的护理。
(2) 常规巡视单有潜在法律问题: (1) 普遍存在记录的滞后和超前。我院中、夜班一名护士值班, 一般都要管理35位左右的住院病人,
不论何种教学方法, 强调在教学中要及时给学生以回馈, 并以积极肯定的回馈为主, 以鼓励—批评—鼓励 (kiss—kill—kiss) 模式进行回馈, 以便于及时给学生学习的向导, 激发学生的兴趣与信心。
综观澳洲的护理教学, 其能充分体现出教师的主导和学生的主体地位, 并能调动学生的视觉、听觉和动感学习, 增强学生参与意识, 增多学生锻炼机会, 有利于学生多方位的能力培养, 能充分锻炼学生独立解决问题的能力, 综合运用知识的能力。
3 成绩测评
测评主要有四种形式: (1) 试卷测试:简答题, 选择题。 (2) 技能测试:列出一种操作, 让学生考试例如吸氧法。 (3) 文学评论:老师列出病案分析, 治疗护理让学生选择, 如果学生自选题目, 教师对题目大小及内容做具体指导。 (4) 临床测试:测评者对某几项技能操作综合一起考试学生, 先写一个剧本, 交给雇佣的一位演员, 让她表演一位病人, 反映出各种各样的病情变化, 学生根据情况做出正确反应, 测评者必要时在学生操作中提问, 也可以在学生结束操作后做出即时反馈, 在测评中有3个人:学生, 测评者, 演员。例如病人突然胸闷, 头晕, 恶心, 学生立即给予吸氧, 测生命体征, 肌内注射, 如果血压偏低, 开始输液, 用血糖仪测血糖, 在这期间学生所有基本操作步骤和学过的专业知识都表现出来了, 测评者在其操作期间可以随时提出问题, 为什么吸氧量4L/min为什么给予输液等?
4 体会
4.1 在技能教学中, 澳洲为了保证学生的安全性, 尽量利用替代品提供防真情景
例如:在口服发药实验中, 口服药用糖豆或巧克力制成的, 练习注射的操作中, 采用橘子或模仿人体组织结构的海绵进行注射训练。
4.2 澳洲注重对护士综合能力的培养与锻炼
分析判断, 处理问题贯穿于护理教育始终。鼓励学生进行评判性思考, 开展以问题为基础的教学模式, 培养学生自学、研究和循证护理的能力。
4.3 改革实习模式
我国多数将学习安排在最后一年, 不利于学生的理论联系实际, 澳大利亚的实习方式值得借鉴, 即从第一年就接触临床, 学习贯穿于所有学年, 同时实习还有选修课, 学生可以根据自己的兴趣选择科室。
4.4 改革教学方法和评价模式
我国目前的教学方法仍是重在传授知识, 在很多情况下老师总是以传统的讲授为主, 在有限的时间内向学生灌输大量信息, 不利于调动学生学习的主动性, 要改变“以教师为中心, 灌输式教学法”为“以学生为中心”, 突出学生能力和素质的培养。
4.5 效果测评严格化
测评内容和标准公开, 让学生在备考时能充分准备。考试内容与临床情景密切相关, 着重测评学生分析、解决问题的能力, 少一些只记的内容, 在考试中, 客观题目应少一些, 对主观题目, 接受学生的看法和方法。
4.6 学生管理人性化
注重学生的自我发展管理, 在思想工作中, 尽量少限制, 以引导为主, 了解并接受学生的思想动态, 以服务学生为核心, 尊重学生的个体差异性, 管理方式因学生需求不同而不同。
4.7 教学内容实用化
护理是与人打交道的工作, 因此, 护理的第一堂课应该是如何与不同类型的人相处, 因此应注重人文学科的学习, 其次, 应掌握职业法规和道德规范, 在法规和规范内从事护理实践, 以护理实践为核心 (反复, 多次实践) , 以解决问题为途径 (多科内容综合) , 提升学生的综合能力, 在护理实践中, 尊重病人的权利和选择, 同时也应注意自身的保护。
参考文献
[1]Educational change trough SCORPLO learning[J].Australia Journal of Advanced Nursing, 2005, 5:31~35.
改进后的方法 篇6
关键词：固定资产,出租,增值税,营业税
企业的固定资产如果改变了用途则需要注意其可能产生的纳税风险, 即是否需要对原先抵扣的进项税额进行进项税额的转出处理。而鉴于原税法规定的方法与实务的相背离, 本文提出了改进建议, 即在计算不得抵扣进项税额时加上租赁期与使用期之比这一时间项目。具体分析如下:
一、固定资产改变用途后的税务处理
增值税一般纳税人A企业2009年8月购进一台生产、经营用的固定设备 (可使用年限为10年) , 原价1 200 000元, 缴纳增值税204 000元。假设A企业固定资产相关业务存在以下三种情况 (为简便计算, 假设A企业采用直线法计提折旧, 且该设备没有发生减值) :
情况1:该设备一直用于生产、经营至2011年2月底。2011年3月初A企业便将该设备出租给B企业使用, 预期出租3年, 月租金为50 000元。
情况2:鉴于A企业现实的生产情况暂时还用不到该机器设备, 为了使该机器设备不至于闲置浪费, A企业便将该设备出租给B企业使用, 预期出租3年, 月租金为50 000元。
情况3:A企业在生产、经营使用该固定资产之余, 同时还将其租给C企业使用, 月租金为10 000元。
以上三种情况的会计实务中会出现这样的问题:该固定资产改变用途后其增值税进项税额是否仍可以抵扣?假设不能抵扣需做进项税额转出处理, 其进项税额转出数应如何计算?租赁期满, 如果企业继续将其作为生产、经营用固定资产, 其进项税额是否仍可以抵扣?
分析:根据《增值税暂行条例》第十条第 (一) 项和《增值税暂行条例实施细则》第二十三条的规定, 用于非增值税应税项目、免征增值税项目、集体福利或者个人消费的购进货物或者应税劳务的进项税额不得从销项税额中抵扣, 但既用于增值税应税项目 (不含免征增值税项目) 也用于非增值税应税项目、免征增值税 (简称“免税”) 项目、集体福利或者个人消费的固定资产除外。上述固定资产, 是指使用期限超过12个月的机器、机械、运输工具以及其他与生产经营有关的设备、工具、器具等。
财政部、国家税务总局颁发的《关于全国实施增值税转型改革若干问题的通知》 (财税[2008]170号) 第五条规定:纳税人已抵扣进项税额的固定资产发生条例第十条 (一) 至 (三) 项所列情形的, 应在当月按下列公式计算不得抵扣的进项税额:
不得抵扣的进项税额=固定资产净值×适用税率
固定资产净值, 是指纳税人按照财务会计制度计提折旧后计算的固定资产净值。
情况3与情况1、情况2的不同点在于:情况1是自用→出租→自用;情况2是出租→自用;情况3则是自用的同时出租。那么, 从上述规定可以看出:情况1、情况2中A企业将生产、经营用的固定资产出租, 属于《增值税暂行条例》第十条第 (一) 项规定的情形, 那么在出租的同时, A企业需将该固定资产的进项税额做转出处理;情况3中的固定资产则属于《增值税暂行条例》第十条第 (一) 项规定的例外情形, 那么, A企业该固定资产的增值税进项税额是可以抵扣的, 并不需要进行进项税额的转出处理。
情况1的会计处理:
2009年8月, A企业应及时进行增值税发票的认证, 并在规定的期限内进行进项税额的抵扣。借:固定资产1 200 000, 应交税费———应交增值税 (进项税额) 204 000;贷:银行存款1 404 000。
2009年9月~2011年2月, A企业应每月按规定计提折旧。借:制造费用10 000;贷:累计折旧10 000。
2011年3月, A企业应进行固定资产进项税额的转出处理。该固定资产截至2011年2月底共计提折旧160 000元, 固定资产净值为1 040 000元。不得抵扣的进项税额=1 040 000×17%=176 800 (元) 。借:其他业务成本176 800;贷:应交税费———应交增值税 (进项税额转出) 176 800。借:银行存款50 000;贷:其他业务收入50 000。借:营业税金及附加2 500;贷:应交税费———应交营业税2 500。借:应交税费———应交营业税2 500;贷:银行存款2 500。因为该固定资产的出租属于经营性租赁, 所以在出租期间A企业应按照规定每月继续计提折旧并缴纳相关的营业税。
2013年3月初A企业将该固定资产收回时, 因在2011年3月时已经进行了增值税进项税额的转出处理, 而实务中增值税的纳税申报表原则上并不支持进项税额转出再转回, 所以, A企业并不需要对此再进行特殊处理。
情况2的会计处理:
情况2与情况1会计处理的不同点仅在于增值税进项税额的转出数, 具体为:不得抵扣的进项税额=204 000 (元) 。借:其他业务成本204 000;贷:应交税费———应交增值税 (进项税额转出) 204 000。
情况3的会计处理:
情况3与情况1会计处理的不同点在于不需要进行增值税进项税额的转出处理。
二、固定资产改变用途后税务处理的改进建议
情况1、情况2中企业的固定资产改变用途后, 其需要进行增值税的进项税额转出处理, 并填制增值税的纳税申报表。而实务中增值税纳税申报表原则上并不支持进项税额的转出再转回, 那么, 企业以后在出租收回该固定资产并自用时, 该固定资产便再不能进行进项税额的抵扣。例如情况2中, 该固定资产出租时的进项税额转出数为204 000元, 3年后收回自用时进项税额转出却不能再转回, 那么, 相当于企业因为短期的出租, 该固定资产的增值税进项税额全部都没有得到抵扣。而企业购买该固定资产是为了自用而不是为了短期的出租, 若按原规定的方法计算该固定资产的进项税额转出数, 则与国家实施固定资产进项税额可抵扣以使企业减负的目的相背离, 无形中增加了企业税负。
另外, 如情况1、情况2所计算的不得抵扣进项税额, 前者为176 800元, 后者为204 000元, 两者之间是有差额的, 而此业务的本质却是一样的, 都是出租3年、其余年限自用, 唯一的不同点只是出租时点的不同, 但是增值税进项税额的转出数却不一样, 这便是原规定计算进项税额不得抵扣方法的第二个不足之处。
基于税法中固定资产一般都是按照直线法计提折旧, 笔者建议在计算不得抵扣进项税额时加上租赁期与使用寿命之比, 即:
不得抵扣进项税额=租赁期/固定资产使用寿命×增值税进项税额
那么情况1、情况2中, A企业不得抵扣进项税额=3/10×204 000=61 200 (元) 。借:其他业务成本61 200;贷:应交税费———应交增值税 (进项税额转出) 61 200。
笔者认为, 这样更贴合于实务, 也不会因为固定资产改变用途而无形中增加企业的纳税负担。
改进后的方法 篇7
1 准备工作
1.1 蚕室准备
一般养1 kg蛾籽的蚕需15 m2 (一间房子) 。事先将屋内东西搬出去, 收拾干净, 如有火炕可用火炕加温, 如果没有火炕, 要盘炉子加温。
1.2 合成袋准备
每公斤蛾籽需准备40 cm × 50 cm大小的合成袋300个, 需用牛皮纸4 kg, 0.04 mm厚塑料2 kg, 一面用牛皮纸, 一面用塑料按着规格要求用缝纫机扎成口袋即可。
2 消毒防病
2.1 蚕室消毒
消毒防病是小蚕室内合成袋育取得成功的关键步骤, 必须一丝不苟按要求做好。蚕室消毒一般在出蚕前4~5天进行。先用1%的氢氧化钠洗刷蚕室地面, 然后分两步消毒。
1) 消特灵消毒。每包125 g的消特灵 (加辅剂25 g) 兑水50 kg, 搅拌均匀, 静置30 min后取其上层澄清液将蚕室地面、墙壁、天棚喷洒一遍。
2) 高锰酸钾-福尔马林熏蒸消毒。用药量, 高锰酸钾按20 g/m3计算, 福尔马林每m3的用量为高锰酸钾的2倍。消毒前先将蚕室升温至25~30 ℃。将称量好的福尔马林分2~3个容器装好分别置于蚕室内, 然后把称好的高锰酸钾分别倒入福尔马林中, 人员迅速离开后将门窗封闭好熏蒸24 h。
3) 蚕室消毒时要把搭蚕架用的小杆、玉米秸秆及所有养蚕用具和养蚕人所穿的衣服、拖鞋等全部放入养蚕室内同时消毒 (衣服只能熏蒸, 不可用消特灵消毒) 。
2.2 合成袋消毒
在出蚕前3~4天, 用福尔马林 (浓度为35%) 按1∶8兑水, 兑好的药液温度要求25~28℃, 将合成袋逐个放进去, 使每个袋都进去少量药液, 上面压实。消毒40 min后用清水脱药。彻底晾干后将合成袋散放在消过毒的养蚕室内。
2.3 卵面消毒
在出蚕前1天进行卵面消毒。用含量35%的福尔马林按1∶8兑水, 兑好的药液温度要求25~28℃, 浸卵40 min, 捞出并清水脱药后, 将蚕卵放进事先消好毒的蚕盒内, 拿到消过毒的蚕室内晾干。
2.4 消毒中应注意的事项
1) 蚕室消毒必须在出蚕前4~5天进行, 消完毒后要打开门窗充分放味, 以免后期养蚕时人蚕中毒。
2) 合成袋消完毒后要用清水充分脱药, 彻底晾干, 用前一定要散放在消过毒的蚕室内进一步散发福尔马林气味, 以免蚕儿中毒。
3 搭蚕架
以往室内合成袋育采用悬挂袋法。这种方法每喂一次蚕需要把袋逐个摘下, 给完叶再逐个挂上去, 费工费时。实践中经过摸索采用蚕架平铺法[1] , 即省工又能充分利用空间, 一间15 m2民房可养1~2 kg卵的蚕。
3.1 材料准备
按一把蚕 (1.5 kg) 计算:扒去叶的玉米秸秆两捆 (10 kg) 、直径3 cm的小杆总长100 m (竹竿更好) 、搭架用的细铁丝0.5 kg。
3.2 蚕架规格
蚕架宽1.1 m, 长度依房间长度而定, 高度一般2 m, 中间搭成3层, 每层间距40 cm, 底层距地面高为80 cm, 每0.5 kg卵按单层算需要10 m长度。先用小杆扎成骨架, 然后用玉米秸搪好捆上即可 (每棵玉米秸之间距离为10 cm) 。养蚕时可并排放3行蚕袋。
4 收蚁管理
4.1 改进收蚁的方法
原来推广的收蚁方法是在出蚕前一天按每袋饲养量逐袋装卵, 其缺点是先后出的3盆蚕在同一袋中, 后期同一袋中既有眠蚕又有起蚕, 不好饲养管理, 为了解决这一问题, 可采取蚕散卵收蚁装袋的办法。出蚕时把蚕卵装到消过毒的卵盒中, 上面搭上柞树芽叶做引棵, 边出边装袋, 每袋装400头, 装蚕头数不可能太准, 以后结合喂蚕进行匀蚕。收蚁时只用袋的1/4部分, 其余部分处折叠过来 (塑料面叠在外面) 。在收蚁前一天蚕室门窗做遮光处理。
4.2 放好芽叶
收蚁前合成袋内底缝和两侧边缝分别塞进一棵芽叶, 以免刚出的小蚕钻进去被夹死。
5 饲养管理
5.1 蚕期防病
蚕期防病也是室内袋育能否成功的一个关键。采叶人员必须穿洗净消过毒的衣服, 每次采叶前要先洗手。蚕室工作人员进入蚕室必须换上消过毒的衣服和拖鞋。雨天提前备叶, 不得喂带水叶。
5.2 给叶
出蚕后的前3天每天给一次叶, 之后每天两次, 早晚各一次, 给叶量以每次基本把叶吃光为原则, 切忌剩叶过多。盛食期视情况在给叶之前适当补叶。
5.3 温度要求
蚕室要有补温设施, 一般用民房作养蚕室的, 用原有火炕加温即可。如没有火炕可盘炉子。出蚕时, 18~20℃;蚕出齐后, 白天23~24℃, 晚上22~23℃, 眠期25~26℃。
5.4 蚕座面积
出蚕后1~2天用袋的1/4 (其余部分折叠起来) , 出蚕后3~4天扩大到1/2, 5~6天扩大为3/4, 7~8天扩满。
5.5 控制袋内湿度
室内袋育中后期由于芽叶和蚕的呼吸作用, 袋内容易产生水珠, 不利于防病。解决办法:一是采来的叶不能马上喂, 要过一两个小时再喂;二是将合成袋塑料薄膜一面折叠到里面, 牛皮纸一面在外面有利于排湿。
5.6 对调蚕袋
为了使上下层的蚕感温均匀, 发育齐一, 在中期将蚕架上层和下层的蚕袋对调一下。
5.7 上山前的处理
一般室内育经过8~9天后即可起青上山。上山前一天晚上少给叶, 停火打开门窗降温。起早在太阳出来前将蚕袋拿到把场中, 将袋撕开平放于事先拢好把的树墩上方。由于室内育的蚕不愿爬动, 因此不要把蚕放到树膛中间, 以免蚕儿见不到阳光而发育缓慢。
参考文献
改进后的方法 篇8
传统的DSGE模型是三部门模型 (家庭、厂商和政府) , 而金融危机后的模型纳入金融部门成为四部门模型, 对金融部门建立一个独立的结构性模块, 引入金融部门的资产负债表, 深入刻画金融部门的顺周期行为和对实体经济的影响。对金融部门的研究方向分化为银行与家庭的关系, 银行与银行之间的关系和银行与厂商之间的关系, 从而开发出不同侧重点的模型。
一、金融危机前的DSGE模型结构
简单来说, DSGE模型研究经济在不确定情况下的一般均衡问题, 探索实际冲击 (如技术冲击、利率冲击) 如何传导并引发经济波动, 描述GDP、消费、投资、价格、工资、就业和利率等变量的动态变化。由于是在不确定情况下, 所以采用了动态优化的方法对各经济主体的决策行为进行刻画, 再加上资源约束、技术约束、信息约束等条件方程和市场出清条件等, 构造出总体经济需要满足的方程组, 求解该方程组得出一般均框架下的经济增长预期。
DSGE模型起始于实际经济周期模型, 后者利用动态优化方法处理不确定环境下的行为主体行为决策, 得到最优行为方程, 这一方法成为DSGE模型的基础。之后新凯恩斯经济学派发展了DSGE建模方法, 引入了价格刚性等市场摩擦性假设, 又引入了金融加速器理论。代表研究学者是伯南克, 他和Gertler、Gilchrist (1999) 将不完善的信贷市场纳入到DSGE模型, 研究金融加速器在经济周期中的作用, 即信贷市场摩擦如何影响货币政策的传导。2007年Gali和Ger tler进一步改进了模型中的货币政策传导机制, 设定由央行通过前瞻性货币政策引导管理私人部门的预期, 并且采用了自然产出水平和自然实际利率作为基准值。
不过上述这些模型对金融市场摩擦的设定仍停留在名义摩擦的层次, 没有深入分析各金融机构和信贷市场的具体摩擦, 因此也难以预测次贷危机引发的金融危机和经济衰退。
二、金融危机后的DSGE模型改进
随着美国经济逐步走出衰退并有序复苏, 美国学者开始反思DSGE模型的弱点, 进行有针对性的改进, 主要是加入金融市场的各种实际摩擦, 包括银行的融资约束、银行在风险面前的脆弱性和风险激励效应等。
纽约联储银行建立的中等规模的DSGE模型受到了广泛的研究, 很多学者依托该模型引入了新的变量和约束。其四部门基本结构如下:
企业:包含生产厂商和融资机构, 生产厂商受到生产率变化的冲击, 融资机构受到投资需求变化的冲击;
家庭:提供劳动力, 消费产品, 还为银行提供存款, 受到劳动力供给变化和消费品价格加成的冲击, 工资和价格都具有黏性;
政府:向家庭和企业征税, 发行债券, 会面临货币和财政政策冲击;
银行:向企业提供贷款, 产生信贷摩擦, 受到利差变化的冲击;
(一) 改进传统的金融加速器模型
传统的金融加速器框架是通过家庭和企业之间的借贷关系来反映金融摩擦的影响, 由于信贷市场存在信息不对称和代理问题导致外部融资成本高于内部融资, 当企业遭遇外部冲击时其资产净值会变化, 从而影响其内部融资能力, 而转向外部融资会面临融资成本的上升, 因此外部融资的供应方信贷市场放大了厂商最初受到的外部冲击。
而在金融危机后, 学者细化了金融冲击的分析, 其中Ch r istianoetal (2010) 研究了多个金融因素的冲击:金融合约中的代理问题、银行自身的流动性约束、市场风险预期的改变。Walqueetal (2010) 建立了一个包含银行间市场的DSGE模型, 设定银行的金融债务违约造成的风险溢价也产生金融加速器作用。
(二) 引入银行的融资约束机制
Ger tler和Kiy otak i (2010) 对引入金融加速器机制的DSGE模型做了进一步发展, 以反映金融危机的影响。在以往的模型中, 只有实体厂商存在信贷约束, 而银行系统自身没有融资约束。新发展的模型引入了银行做了储蓄者和厂商之间的中介机构, 银行具有内生信贷约束机制, 从而可以反映信贷摩擦如何放大外生冲击对实体经济的影响。该模型模拟当银行资本金下降时, 内生信贷约束机制如何影响借贷行为。该模型也模拟了当银行之间不愿互相拆借时银行所面临的流动性冲击。不过央行可以化解这一冲击, 与商业银行不同, 央行不存在内生信贷约束机制, 可以通过非常规货币政策干预信贷市场, 减轻信贷约束产生的金融市场摩擦, 弱化对实体经济的冲击。
(三) 引入抵押物约束机制
抵押物价值的变动会影响厂商的信贷能力, 当抵押物价值下降时, 厂商信贷能力降低, 投资减少, 进而引发未来产出和收入的下降, 反过来又进一步压低抵押物价值和需求, 形成经济衰退循环, 这就是信贷周期理论。抵押物的约束主要是通过资产价格和信贷市场的相互影响来产生放大效应。Brzezina和Makarski (2010) 构建的包含银行部门的DSGE模型引入了抵押物约束, 并扩展至开放经济。银行业吸收存款并提供抵押担保贷款, 抵押物的约束机制放大了货币政策的影响, 产生了重要的金融冲击, 并通过开放经济产生了跨国溢出效应。Andres和Arce (2012) 开发的模型通过抵押物约束条件将投资者的信贷能力和其持有的房地产价值联系起来, 银行业的竞争可以促进投资者持有的抵押物之间的重新分配。
(四) 引入银行信贷利差冲击
考察了金融摩擦和金融冲击对通货膨胀和产出缺口之间的平衡稳定的影响, 分析了借贷利差这一金融变量在泰勒规则中的作用, 发现当今融市场摩擦和冲击加剧时, 传统的泰勒规则失灵, 即金融摩擦放大了通货膨胀的成本, 只能赢得更小的产出增长。因此央行应该在泰勒规则中给予通货膨胀和滞后的利率变化更大的权重。因此他们建立了一个包含金融部门和实体经济部门的逆向反馈环和风险效应的DSGE模型, 建议央行将借贷利差这一变量加入到泰勒规则中, 通过适度的逆向调整以缓释外部冲击。
(五) 扩展泰勒利率规则
纽约联储等美国机构对于DSGE模型的研究主要是服务于制定货币政策, 其中的核心就是利率政策。泰勒所概括的利率规则经过多次扩展, 在金融危机后又有了进一步的研究。除了引入信贷利差, Curdia和Ferrero (2012) 还对选用有效实际利率还是名义均衡利率构建DSGE模型进行了对比分析, 发现在完全竞争经济中选用有效实际利率可以大幅改善DSGE模型的精准度。
总而言之, 上述这些DSGE模型较金融危机前的结构有了重大改进, 预测精准度大幅提高。Cocci和Negro (2014) 对纽约联储银行的模型进行了检验, 发现其能较好地拟合2010~2013四年间的GDP和通胀数据, 其预测能力至少不逊于经济学家们的预测中值。不过这些模型仍有诸多不足之处, 比如对银行体系建模时没有充分分析金融体系的多样结构, 因此仍难以准确地反映现实中的金融体系, 此外对利率、货币和信贷等因素的传导机制和交叉作用路径仍待研究, 因为传导机制和路径的不确定性和复杂性非常难以刻画。
三、总结和启示
本文回顾了DSGE模型在金融危机前后的变化和改进, 对新纳入的金融部门分析了多种真实市场摩擦和建模思路, 指出这一模型在经过改进后的预测能力有所增强。DSGE模型是否适用中国的经济结构, 仍然是一个有争议的问题, 但不可忽视的是, 金融因素对中国经济增长的影响越来越显著。随着中国金融市场的快速发展、利率市场化的不断推进和经济增长的转型, 如何通过计量模型刻画金融因素对中国经济增长的影响, 是值得进一步研究的课题。
参考文献
[1]马勇, 植入金融因素的DSGE模型研究新进展.经济学动态.2013.8.
[2]Andrés, Arce, Banking Competition, Housing Prices and Macroeconomic Stability.The Economic Journal.2012.
[3]Brzezina, Makarski, Credit Crunch in a Small Open Economy.Working paper.National Bank of Poland.2010.
[4]Davis, Huang, Credit Risks and Monetary Policy Trade-Offs.Working paper.Federal Reserve Bank of Dallas.2013.
改进后的方法 篇9
一、主分量分析的原理及实现
在进行数据分析和处理的过程中, 设输入原始数据x的维数是N, 希望通过预处理得到M (M
从几何变换的观点看, PCA的基本思想是寻找一个最佳子空间, 当高维数据x在该子空间进行投影后, 所得分量具有最大方差。同时, 在子空间用新分量对原始数据进行重建时, 在均方误差最小的情况下逼近效果最优, 即使式 (1) 最小化:
PCA的目的就是找到一个正交变换矩阵WT=[w1, w2, …, wM]。对N维向量x进行正交变换, 使得变换结果y的各分量ζi (i=1, 2, …, M) 间互不相关。并且当所有观测数据x沿w1方向投影时, PCA将使得到的分量ζ1能量最大, 即方差E{ζ12}最大, 这时ζ1称为第一主分量 (PC1) ;在与w1正交的条件下, 观测数据x在w2上投影, 使ζ2能量最大, 这时ζ2称为第二主分量 (PC2) 。对于N维向量x, 由于投影后的维数M≤N, 因此最多可以得到N个分量。在实际应用中通过截取其中d (d
二、粒子群优化神经网络训练方法
粒子群优化算法是一种群智能演化计算技术, 与遗传算法比较, PSO没有遗传算法的交叉以及变异操作, 因此算法简单高效, 反映了群智能算法的最新进展。
PSO中, 每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一个“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值。在每一次迭代中, 粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个极值就是粒子本身所找到的最优解 (个体极值pBest) ;另一个极值是整个种群目前找到的最优解 (全局极值g Best) , 粒子根据如下公式更新自己的速度和位置:
其中:v (t+1) 是粒子下一时刻的速度;x (t+1) 是粒子下一时刻的位置;C1和C2是学习因子, 通常C1=C2=2;W为惯性权重, 一般W∈[0, 1]。为了避免基本PSO在搜索过程中陷入局部最优, 研究者们陆续提出很多PSO改进算法, 这些新算法都使PSO的优化性能得到进一步提高。
采用PSO算法训练神经网络时, 首先将特定结构中所有神经元间的连接权值编码成实数码串表示的个体。假设网络中包含M个待优化权值 (包括阈值在内) , 则每个粒子将由M个权值参数组成的一个M维向量来表示。根据微粒群规模, 按照上述个体结构随机产生一定数目的个体 (微粒) 组成种群, 其中不同的个体代表神经网络的一组不同权值, 将微粒群中每一个体映射为神经网络中的权值的解, 网络权值的优化过程是一个全局寻优的过程。
计算网络在训练集上产生的均方误差, 并以此构造适应度函数, 用来计算个体的适应度。
其中:Tp, c为训练样本p在c输出端的给定输出;Y (Xp) =f (Xp, W) 为网络输出, W为网络连接权。
当适应度函数取得最小值时, 对应神经网络输出误差最小, 所对应的权值W*为所求神经网络的训练结果。
三、财务指标体系
关于财务困境的描述, Altman等综合了学术界定义财务困境的四种情形:经营失败、无偿付能力、违约和破产。我国证券市场上被特别处理 (ST) 的股票大多是由于“连续两年亏损或每股净资产低于股票面值”, 即财务指标的恶化是上市公司被特别处理的主要原因。由于数据披露等问题, 国内学者一般将ST的上市公司作为财务困境公司。基于相同的原因, 本文中对财务困境的界定以是否被ST为准, 如果上市公司被ST, 则该公司陷入财务困境;反之, 则没有陷入财务困境。
有关财务困境预测模型的分析中, 常用的财务比率主要有30个 (见表1) 。如果将30个财务比率指标全部作为神经网络的输入 (即30维向量) , 则输入节点多达30个, 过大的网络结构一方面要求巨大的训练样本集支持, 另一方面也将导致神经网络的泛化能力下降;如果简单地从30个指标中选取部分指标作为神经网络输入, 则因为输入的信息不完整将会使预测结果的客观性和可靠性降低。
为此, 本文利用PCA的降维与信息提取能力对原来的30个财务比率指标的高维向量进行处理。对于K组财务指标向量xi, 其协方差矩阵为:
其中:x是向量xi的均值, 协方差矩阵Cx的30个递减特征值对应的特征向量w1, w2…, w30构成特征空间的一组样本集。实验证明当d=5时, 主分量方差已达到总方差的98.7%。将原来的30维样本xi在这个 (d=5) 维空间投影就得到降维后的样本xi'=Wdxi。
神经网络的输出用来描述分析结果, 即公司处于财务困境或未处于财务困境两种状态, 因此可以构造单隐含层神经网络结构:6个输入层节点 (第6个结点输入始终为-1, 作为阈值使用) , 8个隐含层节点, 2个输出层节点 (描述ST/非ST二种状态, 处于某状态, 则对应的输出节点为1, 反之为0) , 由此建立神经网络预测模型。
四、改进神经网络财务预警实例分析
为了使财务指标具有可比性, 实验中选择的140家规模相当的制造业上市公司作为研究对象, 其中财务困境类 (ST) 公司56家和非财务困境类 (非ST) 公司84家。
分别选取40家ST企业和40家非ST企业作为训练样本集, 剩下的16家ST企业和44家非ST企业作为测试样本集。所有数据来自于网上公开披露数据。
实验采用上节建立的模型, 以高斯变异粒子群优化方法对神经网络进行训练, 步骤如下:
步骤1:设置粒子种群数为30, 根据网络规模设置粒子维数 (6×8+8×2=64) , 随机初始化各粒子的起始位置和起始速度, 初始化的各个粒子构成最优神经网络权值初始候选解集。
步骤2:粒子群算法迭代开始, 计算各粒子在 (4) 式准则下的适应度函数值。
步骤3:个体极值的更新。比较每个粒子的当前适应度fitness (t) 与迭代前的个体极值fitnesspBest (t-1) , 若粒子的当前适应度优于迭代前的个体极值, 则进行个体极值的更新, 否则保留原个体极值。
步骤4:从种群中选取个体mi, 进行高斯变异操作, 产生一个新个体mi', 按Altman的算法判断是否保留变异粒子。
步骤5:全局极值的更新。在所有的个体极值中, 适应度最优的个体极值即为全局极值。
步骤6:判断是否满足迭代停止条件, 即是否达到设定的迭代次数 (=1000) 。“否”返回步骤2, “是”转到步骤7。
步骤7:全局极值对应的粒子为种群的最优解, 即神经网络权值的最优解W*。
实际应用中, 模型的预测能力可用两类错误来度量, 第一类错误为将ST公司判为非ST公司 (即将困境公司误判为正常公司) , 第二类错误为将非ST公司判为ST公司 (即将正常公司误判为困境公司) 。为了验证方法的有效性, 分别采用Altman预测模型中的5维财务指标 (营运资金/总资产、留存收益/总资产、息税前盈利/总资产、资本化市值/总资产、销售收入/总资产) 作为神经网络输入以及本文中PCA降维后的指标作为神经网络输入, 模型训练结束后, 用测试样本集对神经网络模型进行测试。
在有些研究中, 将训练过的模型对训练样本集的测试结果也作为一项性能指标, 但从统计学习理论可知:只要构造一个足够复杂的“学习机”, 总可以使其对训练样本具有理想的测试结果, 但这对提高模型的“预测能力”并无帮助。