有序多分类离散选择模型的信用评级与风险预警研究——以国内20家上市企业为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

牟鹏飞  张东玲 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2012,(9):90-96

信用风险评估模型的选择直接影响着对上市企业信用等级的评估。本文在建立上市企业信用等级评估指标体系的基础上,采用语言信息处理技术,通过因子分析法提取上市企业信用等级评估的潜在变量,建立有序多分类离散选择模型,给出了信用等级判别分析计算步骤,并以中国境内20家上市企业为例进行了实证分析。以上设计运用定量和定性指标分析相结合的方式,有效地将语言评价信息进行集结和利用,解决了上市企业中风险级别可以排序、定性的问题。可促进上市企业信用评级制度的完善,实现对上市企业信用规范管理的目标,从而建立健全全社会信用评价体系。  相似文献   

长毛对虾(Penaeus penicillatus)SNP标记开发及亲子鉴定技术研究     

游淞元  杨乐  曾庆民  张静  黄良敏  张东玲  刘贤德 《海洋与湖沼》2023,54(4):1165-1171

长毛对虾是我国南方沿海地区的重要经济虾类。近年来,由于过度捕捞、病害频发以及海洋环境恶化,长毛对虾的自然资源量大幅减少。为补充自然资源,改善种群结构,1980年我国开始对长毛对虾开展增殖放流工作。然而,增殖放流的效果如何,目前尚缺乏有效的评估手段。以长毛对虾为实验材料,通过对其基因组进行de novo测序和重测序开发SNP (single nucleotide polymorphism)标记,最终建立长毛对虾的亲子鉴定技术。具体研究结果如下:长毛对虾基因组大小为1 335.76 Mb GC (guanine cytosine)含量为40.86%,N50为1 221 bp;以组装的长毛对虾基因组为参考基因组通过重测序进行SNP挖掘,共获得12 579 780个原始SNP位点,经筛选,优化及模型选择,最终建立了基于192个SNP标记的长毛对虾亲子鉴定技术,亲子鉴定成功率为100%(95%的置信度)。研究结果可为下一步长毛对虾增殖放流效果评估提供参考。  相似文献