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A国有集团债务融资风险管控研究

A国有集团债务融资风险管控研究

作者：苏胤重庆交通大学

学位级别：硕士

国有经济是我国国民经济的支柱,在国民经济中起主导作用。近年来随着我国经济进入新常态,经济快速增长所掩盖的高杠杆、高负债等金融风险逐步暴露,与此同时,国有企业债务违约数量呈上升趋势,一方面给企业生产和运营带来了严重的影响,另... 详细信息

国有经济是我国国民经济的支柱,在国民经济中起主导作用。近年来随着我国经济进入新常态,经济快速增长所掩盖的高杠杆、高负债等金融风险逐步暴露,与此同时,国有企业债务违约数量呈上升趋势,一方面给企业生产和运营带来了严重的影响,另一方面,也对国有企业的融资环境带来了较大的负面作用。由此,研究国有企业的债务融资风险管控问题显得尤为重要。2018年国务院《关于加强国有企业资产负债约束的指导意见》以及2021年国资委《关于加强地方国有企业债务风险管控工作的指导意见》的相继出台,我们看到,关于国有企业债务融资风险问题也越来越受到包括监管部门在内的社会各界广泛关注。在此背景下,本文选取了汽车零部件行业国有企业——A集团作为案例研究对象,在广泛阅读国内外文献并分析研究我国国有企业债务融资问题制度背景的基础上,对A集团近五年的财务经营状况情况进行了细致分析,通过进一步的深入研究,识别出A集团在债务融资规模、融资方式、融资期限以及融资市场方面存在的风险。接着论文对造成债务融资风险的原因展开分析,然后,论文采用了修正KMV模型对A集团债务融资风险进行评估。风险评估结果显示A集团总体存在较大的债务融资风险。最后,论文从强化融资约束、精细化授信管理、动态调控营运资金、构建有效监控机制及拓宽融资渠道等方面提出了加强A集团债务融资风险管控的措施。论文通过对A集团债务融资风险的研究,一方面有利于对A集团债务融资风险进行切实有效管控,另一方面也丰富了国有企业债务融资风险管控研究,对国有企业不断提升债务融资风险管控水平也具有一定的指导意义和促进作用。

关键词：国有企业债务融资风险评估风险管控 KMV模型

企业发行绿色债券的动因及效应研究 ——以节能风电公司为例

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企业发行绿色债券的动因及效应研究 ——以节能风电公司为例

作者：王田苏重庆理工大学

学位级别：硕士

自21世纪伊始,人类社会在物质文明方面取得进步的同时,生态破坏、环境恶化和气候变化等威胁人类生存与可持续发展的挑战亦愈发严峻。面对全球资源匮乏和快速发展的双重压力,加强低碳清洁能源技术的研究与应用,推动能源结构的转型升级,... 详细信息

自21世纪伊始,人类社会在物质文明方面取得进步的同时,生态破坏、环境恶化和气候变化等威胁人类生存与可持续发展的挑战亦愈发严峻。面对全球资源匮乏和快速发展的双重压力,加强低碳清洁能源技术的研究与应用,推动能源结构的转型升级,已成为当前学术研究和实践探索的重要方向。风电资源以其清洁、可再生的特性,正逐渐受到企业的青睐与追捧,成为其追求可持续发展的重要选择。而绿色债券作为扶持风能企业进一步发展的重要工具,不仅能为其注入稳定的资金流,持续推动其成长,还通过促进绿色金融的深入发展,有力地推动中国的生态环保与绿色建设进程。在追求绿色经济和积极倡导节能减排的市场背景下,深入探究风电企业选择发行绿色债券的动因以及这一行为所引发的后续效应,对于我国有效运用绿色金融工具推动能源转型具有不可忽视的重要意义。在国内资本市场中节能风电(股票代码:601016)独树一帜,是唯一一家以风电运营为核心业务的上市公司,本文选取节能风电作为研究对象,具有显著的代表性。本文首先介绍了绿色债券的定义特点及分类;其次结合相关理论基础分析我国绿色债券市场和风电行业现状以及节能风电发行绿色债券的基本情况;再者,从满足企业资金需求、缓解融资压力、提升企业绿色声誉和获得外部政策支持四方面分析企业发行绿色债券动因。随后,通过具体分析财务指标、资本成本和融资渠道三个方面研究企业发行绿色债券带来的财务效应;从投资的绿色项目和企业整体两方面分析发行绿色债券带来的环境效益;其次聚焦于企业在股票二级市场中股价的动态表现,并深入探究绿色债券发行对公司股价的短期市场效应;同时,本文还着重探讨了绿色债券发行所带来的社会效益,旨在揭示其在可持续发展领域的积极作用。本文在深入研究和分析相关数据后得出结论,通过成功发行绿色债券节能风电获得了一定程度的正向反馈,从而提升了企业的股价和财务绩效。此举还促进更多企业参与绿色债券的发行,推动我国清洁能源和绿色债券市场的持续健康发展,为社会创造了更多的环境效益。最后,综合节能风电公司发行绿色债券的动因及效应得出相关启示,期望能为其他企业发行绿色债券及相关政策制定部门提供有益的参考和借鉴。

关键词：节能风电绿色债券动因效应

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全介质拓扑谷光子晶体的偏振及其应用研究

全介质拓扑谷光子晶体的偏振及其应用研究

作者：苏涯南昌大学

学位级别：硕士

现代光子集成器件的核心问题在于实现光的高效传输和局域化控制。光子晶体作为一种具有周期性结构的材料,为在波长量级上操控光的传输和调控光与物质的相互作用提供了有效途径。然而,在传统光学原理的框架下,实现高效的光传输一直是集... 详细信息

现代光子集成器件的核心问题在于实现光的高效传输和局域化控制。光子晶体作为一种具有周期性结构的材料,为在波长量级上操控光的传输和调控光与物质的相互作用提供了有效途径。然而,在传统光学原理的框架下,实现高效的光传输一直是集成光子学领域面临的挑战之一,其中包括背向散射和由结构缺陷引起的光散射损耗等问题。引入拓扑理论到光子学领域提供了解决这一问题的思路,具有鲁棒性的光学拓扑态促进了低损耗光子集成器件的设计和研究。目前,拓扑光子晶体的研究主要集中在电磁波的单一偏振模式上。若将偏振自由度引入到拓扑光子晶体中有望推动拓扑光子学在偏振相关和偏振无关等光子器件方面的应用。谷光子晶体的实现并不需要打破时间反演对称性或构造赝自旋,而是通过破坏空间反演对称性,并且可以使用全介质材料在兼容CMOS技术的芯片上制造。本论文基于有限元方法,设计了一种双偏振二维全介质谷光子晶体。通过改变拼接界面处的有效折射率,实现了可调的双偏振拓扑边界态和拓扑角态。基于这些可调的拓扑态,实现了拓扑偏振分束器以及偏振无关的拓扑角态。主要研究内容包括:（1）提出了一种具有共同带隙的双偏振二维全介质渔网型谷光子晶体。通过调节散射体的填充比,成功将横磁场（TM）和横电场（TE）模式下由同一光子晶体中不同相邻带在K点形成的Dirac锥拉近。在相同频率范围内打开两种偏振的Dirac锥,形成了拓扑共同带隙。进一步通过调节界面处圆柱的直径大小,改变界面处的有效折射率,实现了TM和TE模式的拓扑边界态在共同带隙内共存或分离。基于这些可调的边界态设计了一个拓扑偏振分束器。经过数值研究验证,该偏振分束器实现了高效的偏振分离,并且对急弯和缺陷具有鲁棒性。此外,所设计的拓扑偏振分束器尺寸约为22.4×15.2μm2,可实现高密度片上集成。（2）在上一个研究的基础上,进一步设计了具有共同带隙的二维圆空气孔型六角光子晶体,其背景材料参数与上述渔网型光子晶体相同。通过分析光子晶体在高对称点处的对称本征值来描述拓扑属性。在此基础上,构建了一个圆空气孔型光子晶体环绕着渔网型光子晶体的三角形结构,验证了在TM和TE模式下,拓扑相相反的光子晶体界面上存在拓扑边界态和拓扑角态,并且这两种模式的角态在共同带隙内。此外,通过调节拼接界面角上空气圆柱的大小,有效地调控了TM和TE角态的本征频率,实现了偏振无关的拓扑角态。进一步地,基于偏振无关的拓扑角态提出了一种波导-腔耦合系统。

关键词：拓扑光子晶体拓扑边界态拓扑角态偏振分束器偏振无关

基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制

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自动化学报 2024年第6期50卷 1199-1209页

作者：苏尹杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124 嘉兴大学信息科学与工程学院嘉兴314001

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent ... 详细信息

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent wavelet neural network,SRWNN)的污水处理过程多变量控制.首先,针对污水处理过程的动态特性,根据小波基的激活强度设计一种自组织机制来动态调整递归小波神经网络控制器的结构,提高控制的性能.然后,采用结合自适应学习率的在线学习算法,实现控制器的参数学习.此外,通过李雅普诺夫稳定性定理证明此控制器的稳定性.最后,采用基准仿真平台进行仿真验证,实验结果表明,此控制方法可以有效提高污水处理过程的控制绝对误差积分(Integral of absolute error,IAE)和积分平方误差(Integral of squared error,ISE)的精度.

关键词：神经网络控制污水处理过程自组织机制多变量控制

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基于人工磁导体的阵列天线低散射技术研究

基于人工磁导体的阵列天线低散射技术研究

作者：苏小珂电子科技大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的多目标检测与跟踪方法研究

基于深度学习的多目标检测与跟踪方法研究

作者：王芳苏黑龙江大学

学位级别：硕士

多目标检测跟踪算法研究作为计算机视觉领域的一个重要研究分支,在诸多场景发挥着重要作用,例如在人流量较大的景区中,多目标检测跟踪算法可用于实时监测人群的密度、流动方向和分布情况,排除异常行为或潜在的安全隐患;在智能机器人领域... 详细信息

多目标检测跟踪算法研究作为计算机视觉领域的一个重要研究分支,在诸多场景发挥着重要作用,例如在人流量较大的景区中,多目标检测跟踪算法可用于实时监测人群的密度、流动方向和分布情况,排除异常行为或潜在的安全隐患;在智能机器人领域中,该算法可以驱使机器人在酒店、办公或商场等场所提供导引、定点送餐送资料等功能,实现更加智能化的人机交互。为进一步提升算法精度,本文采用深度学习中基于检测的跟踪算法框架对多目标行人检测跟踪算法进行研究,从多目标检测算法改进和多目标跟踪算法改进两部分内容展开,具体内容如下。(1)改进YOLOv8多目标检测算法。本文提出了基于FasterNet骨干网络的改进YOLOv8多目标行人检测算法,在提升检测精度的同时保证检测速度,有效减少网络训练过程中的冗余计算。为了有效增强特征表达能力,在YOLOv8算法的Neck部分引入了CBAM注意力机制,进一步增强了网络对重要信息的关注程度。最后在CrowdHuman数据集的测试集上进行验证,结果表明改进后的算法准确度提升了2.9%,有效提升了检测精度。(2)改进DeepSORT多目标跟踪算法。检测算法的精度在很大程度上影响着跟踪算法的准确性和实时性,本文将DeepSORT原算法中的检测器由原始的Faster R-CNN改进为优化后的YOLOv8;针对密集行人场景中目标行人之间普遍存在遮挡的情况,首先重构了DeepSORT算法的行人重识别网络,有效减少身份切换次数;再针对算法使用IoU作为判断检测框和预测轨迹框之间重叠程度存在的匹配不准确的问题,采用CIoU距离度量进行优化,有效提升了跟踪精度。(3)多目标行人检测跟踪算法系统设计及实现。为了验证改进算法的可行性,本文设计并实现了一个多目标行人检测跟踪系统,针对监控视角下的感兴趣行人场景,通过界面设置,实现了三个主要功能:行人目标检测跟踪功能、人群流量计数功能以及上/下行行人走向碰线计数功能;最后对系统的实际运行结果进行展示,验证了系统应用的可行性,确保在实际应用中具有稳健性和高效性。

关键词：多目标检测多目标跟踪 YOLOv8 FasterNet DeepSORT