DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 深水重力流沉积水槽实验装置及流程 2.1. 水槽实验装置 重力流水槽实验装置主要包括四部分 [ 15 ] (图1)：搅拌池、水槽池、供水系统及阻尼池。搅拌池主要控制水槽入口处输入流体的传输速度，流体浓度及携载沉积物的分选，并且控制入流方式(滑塌触发型及洪水型)；水槽池的作用主要是观察实验过程，浊流流动特征，沉积特征及河道形态等；供水系统的主要作用是确保水槽池内部充满环境水(淡水、模拟海水)；阻尼池主要是容纳水槽末端阻尼的浊流流体，避免由于尾壁碰撞而使流体产生紊流。 图1. 重力流水槽实验装置(Sequeiros et al.， 2009) 目前水槽池的种类主要包含5种 [ 16 ] [ 17 ]：a) 长型水槽，这种水槽多设计为斜坡与平坡组合，斜坡坡度可进行调整，主要模拟重力流在平直峡谷种的流动特征；b) 环形水槽：这类水槽主要由环形水槽环，剪力环和传动系统三部分组成，重力流在惯性力及剪切力作用下可在水槽环内发生持续流动，主要用于分析随着搬运距离的增大重力流沉积变化特征，并分析重力流对水道底床的侵蚀作用；c) 弯道水槽：主要是将弯曲水道模型放入方形水池中，弯曲水道模型根据实际地貌进行设计，这类水槽主要模拟深水曲流水道中的沉积过程；d) 与方形池结合水槽：主要是将平坡方形水池接于斜坡水槽下游，可模拟深水扇沉积过程；e) 地面可调节水槽：这类水槽的非限制性特征可以模拟宽广陆坡上的水道形成及演化，也可模拟多物源供给下的深水扇沉积特征。 水槽池内部配备多种测量装置 [ 18 ] (图1)，用于测量流体的速度，浓度及沉积特征等，主要包括4种类型：a) 高速胶片摄像机及超声波扫描仪：主要用于记录整个流体的流动过程及水道底床的变化过程，也可测量流动速度；超声波扫描仪主要用于捕捉流体头部的变化特征；b) 超声速度剖面测量仪(ADV\UDVP)：声波传感器可计算不同高度的流速，不同信道的传感器计算的流速可组成流速剖面，通过该装置可得到速度随时间的变化曲线，速度随高度的变化曲线以及流速场剖面；c) 流体浓度测量装置(ABS/UHCM)：ABS主要利用散射声压测量流体浓度，UHCM主要利用信号衰减原理测量浓度，通过此类装置可得到浓度随高度的变化曲线以及浓度剖面；d) 数字高程模型建立(DEM)装置：通过DEM装置可以获得三维沉积地貌特征及截面沉积变化特征。 2.2. 水槽实验流程 重力流水槽实验在建立实验模型时，由于水槽实验模型无法1:1的复制原型模型，因此为确保实验模型和原型模型具有流体动态相似，实验模型设置的弗劳德数要接近原型模型，且雷诺数设置值要大于2000。 模拟流体类型主要包括2种 [ 19 ]：一是牵引型流体模拟，进行牵引流模拟时，主要采用盐水作为流体，流体内部加入KMnO 4 染料，流体内无悬浮沉积物，流体过剩密度设置为2.5%左右，并且水槽内部铺设移动底床，底床采用低密度、次棱角状的聚二甲硅氧烷，中值粒径一般为175 μm左右；二是悬浮型流体模拟，流体选用溶解CaCl 2 的淡水，采用球形石英玻璃珠或石英颗粒、塑料颗粒、煤和粘土颗粒作为悬浮沉积物，过剩密度设置为2.1%左右，进行悬浮流体模拟时，不铺设移动底床。 在开展水槽实验前要记录好流体参数，包括流体密度、速率、温度、过剩密度、雷诺数、理查德森数、颗粒的中值粒径等。同时记录好水槽池的坡度、水道弯曲度以及水槽池的温度和环境水的密度。 水槽实验的主要流程包括：a) 将水槽池充满淡水(环境水)，准备好流体样品；b) 打开阀门，释放浊流流体；c) 流体向下游移动，测量装置记录各类浊流数据(速度、浓度、形状)；d) 流体到达尽头，进入阻尼池；e) 流体流完后，等1~2天使沉积物完全沉淀；f) 在实验1完成后使用超声波地层剖面仪记录地形，如有需要提供环境水；g) 进行实验2，重复上述操作步骤，产生新的沉积物直至充满水道模型；
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user: 4. 深水重力流沉积水槽实验发展趋势 深水重力流沉积研究手段多样，主要包括露头、岩心、测井、地震、水槽实验以及数值模拟方法。目前基于露头、岩心、测井、地震等手段开展的深水重力流沉积研究主要以定性、半定量的沉积过程分析为主，而水槽实验的研究可实现沉积过程的定量化分析，进而可以有效的揭示重力流沉积砂体的沉积主控因素、展布规律及砂体构型特征 [ 33 ]。 目前国内深水重力流的水槽实验研究主要应用在环境流体力学研究领域 [ 34 ]，更多关注于重力流沉积过程中的水动力参数的时空变化，未来还需进一步加强在地质学研究领域的应用，应用水槽实验手段定量化研究重力流沉积砂体的空间展布规律及砂体构型特征。 由于深水沉积单元规模大，实验室的水槽规模远小于实际地貌规模，因此模拟时并不能实现等比例模拟，同时由于重力流沉积过程复杂，沉积控制因素多，水槽实验不能完全一致于实际原型模型，只能保证流体动力学参数(如雷诺数、弗劳德数等)的其中一项一致，并不能实现所有动力学参数同时一致，因此水槽实验模拟与实际原型模型之间存在一定差异性，未来还需进一步完善水槽实验的实验参量及限制条件，使得模拟结果更贴近于实际模型。同时未来深水重力流沉积研究要进一步加强多技术手段交叉研究，将实际的露头、岩心、测井、地震等地质资料与模拟分析相结合，各种技术手段优势互补，全方位、多角度地实现重力流沉积过程定量化研究，深入认识重力流沉积主控因素，砂体空间分布规律及构型模式。未来水槽实验研究还应与数值模拟充分结合，模拟结果相互验证与补充，提升模拟结果的精度，使得模拟结果符合客观沉积规律。
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user: 5. 结论 1) 重力流水槽实验装置主要包括四部分：搅拌池、水槽池、供水系统及阻尼池，水槽池内部配备多种测量装置，用于测量流体的速度，浓度及沉积特征。水槽实验的主要流程包括：准备好流体样品；测量装置记录各类浊流数据；实验完成后记录地形特征等主要工作。 2) 通过水槽实验可以分析流体速度、浓度、流态转化等在整个沉积过程中的变化特征，认识了重力流沉积过程变化规律，同时也进一步明确了重力流沉积特征及沉积主控因素。 3) 水槽实验的研究可实现深水重力流沉积过程的定量化分析，进而可以有效揭示重力流沉积主控因素、展布规律及砂体构型特征，未来还需进一步加强在地质学研究领域的应用，并完善水槽实验的实验参量及限制条件。同时要加强多技术手段交叉研究，使得多种技术手段优势互补，全方位、多角度地实现重力流沉积过程定量化研究。
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user: 摘要 共同养育模式在中国家庭中普遍存在。电影《春潮》讲述了中国式祖孙三代女性捆绑在一起生活，却由于亲子关系不和谐导致内部暗潮汹涌的故事。不同依恋类型的家庭成员在彼此互动的过程中使用不同依恋策略。本文基于依恋理论分析电影《春潮》中三位主要人物的依恋类型，揭示其行为模式并解析养育环境对依恋风格的影响。
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user: 1. 引言 亲子关系奠定了情感联结内部模式，依恋行为是其外在关系的表现。养育环境在塑造一个人孩童时期依恋模式建构的同时，也在间接影响着成人后依恋类型的形成。在电影《春潮》中，祖孙三代女性生活在男性缺位的家庭，彼此之间内部关系紧张。母亲教养行为的代际传递塑造了家庭成员的人际互动。本文从依恋理论入手，剖析电影《春潮》中祖辈共同养育模式下三位女性家庭成员的不安全依恋关系，阐述不安全型依恋环境对一个人的教养方式、沟通模式、人际交往、婚姻状况等产生的影响。
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user: 2. 依恋理论 依恋最早是由英国精神病学家John Bowlby (1969)提出，依恋并非来自母亲的喂食行为及人类性的驱动力，它是生命系统的一部分，且依恋在生命各个过程中都存在，尤其是儿童早期最为明显。基于Bowlby的依恋理论，心理学家Mary Ainsworth等人(1978)通过陌生情境测验发现先天的依恋系统实际上是具有可塑性的，即个体依恋行为在品质上的差异与照看者的行为差异有关。因此，在依恋关系中个体间的重要差异分为依恋的安全性和不安全性。后期的依恋理论集中在青少年、成人亲密关系上。Bowlby (1979)将依恋关系的构成主要分为两类：一种来自于对自身的认识，另一种来自对依恋对象的认识。其中，在形成内在心理表征的过程中，生成类似图式理论的“内部工作模型”。这作为Bowlby的关键理论观点之一，它的含义是：在个体和依恋对象的实际交往中，形成得个体和依恋对象之间的每个人的个体模型(internal working models， IWMS) (Mikulincer， 2001)。依恋理论认为，早期亲子关系的经验形成了人的“内部工作模式”，这种模式是人的一种对他人的预期，决定了人的处世方式。 2.1. 依恋类型 2.1.1. 早期依恋类型 Ainsworth与同事发现了婴儿的三种不同的依恋模式，即安全型依恋(全依恋)、回避型依恋(不安全依恋)和矛盾型依恋(不安全依恋) (Lynch & James， 1999)。1990年，Main和Solomon在此三种依恋类型的基础上补充了一种新的依恋类型，即混乱型依恋(不安全依恋)。此后，在探讨依恋关系与儿童人格发展的问题上，也多用以上四种进行分类研究。安全型依恋儿童通常能与照顾者建立起良好的相互信任关系，在安全感的支持下积极主动的去探索周围环境；回避型依恋儿童在能进行浅显的自主探究活动，但人际交往和活动参与中具有回避型行为倾向；矛盾型依恋儿童的表现是害羞与害怕去探索周围环境，在人际交往中通常非常谨小慎微；混乱型依恋儿童在生活中缺乏自主性和定向性，容易感到迷惑、不安以及缺乏自信感。 2.1.2. 成人依恋类型 Bowlby (1988)在书中表明，依恋是一个终生建构的过程，儿童会在整个童年期维持依恋联结，直至成人期发展起其他类似的依恋关系。因此，在基于AAI (Adult Attachment Interview)成人依恋测试(Crowell et al.， 1996)、现代依恋理论等的结合下，Bartholomew和Horowitz (1991)命名了自我模型和他人模型，并将其划分为消极与积极两个维度。基于Bartholomew的理论，将依恋的不同维度和模型组合起来，可以构成四类成人依恋的类型，即为：安全型(secure)、迷恋型(dismissing)、冷漠型(preoccupied)、恐惧型(fearful) (李真等，2019)。安全型依恋类型人格更容易在情感上和他人互通，是四种依恋类型中最健康的依恋类型，对人对己都拥有积极向上的心态；迷恋型依恋类型人格在与他人情感沟通时更注意他人，使得担心情绪妨碍客观地自我评价，产生对己消极、对人积极的心态；冷漠型依恋类型人格相比于其它依恋类型会更加独立，在注重自己的同时使得关系需求减低，产生对己积极、对人消极的心态；恐惧型依恋类型人格通常认为自己易受到伤害且他人不可信赖，以逃避的方式逐渐形成对己对人消极的心态，在这种依恋类型中很难发展稳定的关系。 2.2. 依恋策略 当一个人在不安全依恋关系中无法获得安全感时，他的依恋系统会自动激活，此时往往会启动情绪调节的主要策略，即依恋策略。据研究表明，这种策略自婴儿时期就有所体现：在必要时明确表现对照顾者的偏爱，并以接近行为来试图得到照顾者的安抚(Peluso et al.， 2011)。依恋策略的主要方式被分为首要依恋策略和次级依恋策略。首要依恋策略是指，在遭遇困难时依恋系统激活，个体主动地寻求依恋对象的支持，并顺利获得其依恋对象的帮助及安抚，此时会产生相应的依恋安全感。次级依恋策略是当不能获得依恋对象的安抚，使个体有意或无意地迫使自己把寻求接近作为自我调节的方式(姜凌云，2006)。 其中，次级依恋策略主要分为高激活策略(hyperactivating strategies)和去激活策略(deactivating strategies) (董会芹，2007)。在高激活策略运用中，个体会采取身体上的接近等具有行为倾向性的方式，努力地来寻求他人的支持与关爱，并试图获得依恋对象的回应；并当个体处于不安全依恋环境时，将在一定程度上自动美化其依恋对象的人物形象。当个体认为接近策略不可行时，选择放弃接近性寻求，转而通过抑制需求来独自处理情绪的方法，被称为去激活策略。 无论是哪种依恋策略，每个人都有可能视情况而运用。
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user: 4. 春潮涌动 《道德经》的第八章有这样一句话：“上善若水，水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道。”水善于滋润万物而不与万物相争，接近于一种崇高的境界，如同亲子关系之间的爱，我们从上一辈接受爱，再把爱传给下一代，不求一丝回报。在影片《春潮》中，出现了大量的水意象来阐述依恋关系传递的动力，映射出主角家庭三代女性之间亲情关系的涌动，指出不安全依恋的亲子关系只有通过爱才能达成和解。 影片中最初水的流动虽象征着爱，却是受限制：第一次是在乐于帮助外人的外婆纪明岚邀请众人来家里排练节目时，郭建波故意让水漫房屋阻止练习；第二次是在外婆纪明岚告诉孙女小婉婷关于其父亲的真相后，郭建波与其发生争吵后打开水龙头试图屏蔽周围声音，让自己冷静下来。这两次“水”的出现都伴随着母女间的争吵与家庭战争的出现，母女俩血浓于水，但爱无法在二者之间流动。而在影片的最后：纪明岚住进医院后，源源不断的潮水从按摩院门底溢出，无拘无束地欢快得流淌在病房、马路、学校。这里水有着它独特的意蕴，代表着爱、释然和突破困境的希望。它象征着郭建波在母亲纪明岚病倒后，终于挣脱了对母亲对抗枷锁，承认自己对母亲的依恋，并从身心都得到了释放。镜头里的小婉婷与好朋友崔英子顺着潮水走进河流的源头，在湖泊中欢快地玩耍了起来。这个桥段映射出只有追溯到母女关系的源头与实质，才能实现水乳交融的正常亲子关系，亲子关系冲突只有寻其根源才能解决根本性问题。 最后，以水为象征的“抚育情怀”打破了以“亲情”为枷锁的禁锢，女儿郭建波为躺在病床上不省人事的母亲纪明岚擦拭着身体，温柔且耐心地神情表达了她从心底与母亲的和解。亲情像春水一样潺潺流动，以爱为名的依恋动力最终使祖孙三人关系的死局得以缓解。
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user: 5. 结论 在电影的结尾，身为女儿和母亲双重身份的郭建波用七分钟的独白道尽了“你安静了世界就安静了”的家庭故事。她明白，家庭生活不是战场，但如何去阻止战争的发生却是她的知识盲区。“亲情”无论是在日常生活中，还是在《春潮》、《都挺好》、《小欢喜》等影视作品中，一直是当代的热门话题。“如何才能建立良好的亲子关系”也是引发各界人士不断思考的深刻问题，其中依恋理论的运用可以揭示其神秘的面纱。养育环境对人际关系有着深远的影响，而爱与沟通是能够为更多人避免负面原生家庭影响产生的关键。
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user: 摘要 本文在可信性理论的基础上，将资产收益率视为模糊变量，建立了均值–方差–VaR–偏度–正弦熵的多目标模糊投资组合模型，利用遗传算法求解最优投资策略。研究表明：模糊VaR的引入及新模型的构建，有助于更好地刻画资产收益率的风险特征，从而发现更优的投资组合策略。
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user: 1. 引言 现代投资组合理论的研究核心问题是投资者如何在不确定的环境下将资产进行合理有效的配置。自1952年Markowitz [ 1 ] 提出均值–方差投资组合模型以来，投资组合理论作为一种有效的资产配置工具得到广泛关注。投资者所面临的市场是复杂多变的，不仅具有随机不确定性，还具有模糊不确定性。传统的投资组合研究大多数是建立在随机不确定环境上，近年来随着对金融市场的不确定性深入研究，模糊不确定性得到越来越多的关注。 Zadeh (1965) [ 2 ] 首先提出了模糊集合理论，Tanaka (2000) [ 3 ] 提出上下可能性分布，在此基础上提出可能性均值、可能性方差和可能性协方差(Carlsson和Fuller (2001) [ 4 ]，Zhang和Nie (2003) [ 5 ]，Zhang和Nie (2004) [ 6 ] )，并基于模糊可能性理论研究构建投资组合问题(Wang和Zhu (2002) [ 7 ]，Zhang和Wang等(2007) [ 8 ]，Tsaur (2013) [ 9 ]，Zhang (2013) [ 10 ] )。 可能性测度可以刻画模糊不确定环境下投资组合的收益和风险，但是它不满足自对偶性。为了改善这个缺陷，Liu (2002) [ 11 ] 在模糊事件的可能性测度和必要性测度基础上，定义了满足自对偶性的可信性测度，并给出了基于可信性测度的模糊变量的均值和方差等相关定义。Huang (2008) [ 12 ] 在可信性测度的基础上提出了均值–半方差模糊投资组合模型和带模糊参数的均值–方差–偏度投资组合模型。Huang (2008) [ 13 ] 在可信性测度的基础上定义了熵，以熵代替方差作为风险度量，建立了均值–熵模糊投资组合模型。王灿杰和邓雪(2019) [ 14 ] 在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值–熵–偏度三目标模糊投资组合模型，通过对约束条件处理方法，外部档案维护方法等关键算子的改良，提出了一种新的约束多目标粒子群算法，并利用该算法求解模糊投资组合模型。蔡小龙等(2017) [ 15 ] 引入可信性理论和偏度约束，建立了模糊情况下的均值–方差–偏度–正弦熵多目标投资组合优化模型，以及含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型，利用遗传算法优化投资策略。这里方差衡量资产实际收益率与期望收益率的偏离程度，偏度衡量资产之间尾部风险特征，正弦熵衡量变量之间不确定性程度，但是没有刻画投资者可能遭受的最大损失的风险度量。而Wang等(2009) [ 16 ] 提出的模糊VaR，可以计算投资者给定置信水平下的最大损失，从而有助于对投资风险进行更好地评估。Wang等(2011) [ 17 ] 构建了均值–VaR模糊投资组合模型，利用改进粒子群算法进行优化；Wang等(2013) [ 18 ] 研究了均值–方差–VaR的多目标模糊投资组合。 本文从可信性角度出发，基于Wang等(2009 [ 16 ]， 2011 [ 17 ] )和蔡小龙等(2017) [ 15 ] 的研究，以均值来刻画收益，用方差、VaR、偏度和正弦熵等来度量风险，构建新的多目标模糊投资组合模型并进行实证分析，并进行多角度对比分析。
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user: 2. 模糊风险测度 2.1. 模糊集及模糊变量 (1) 模糊集(Zadeh (1956) [ 2 ] )：通过隶属度函数的方式提出了模糊集的概念。 设 A ˜ 是论域X到 [ 0 ， 1 ] 的一个映射，则称 A ˜ 是X上的模糊集， A ˜ 的隶属度函数 μ A ˜ ( x ) 定义为 A ˜ : X ↦ [ 0 ， 1 ] ，     x ↦ μ A ˜ ( x ) (2) 模糊变量(Liu (2002) [ 11 ] )：模糊变量是一个从可信性空间 ( Θ ， P ， C r ) 到实数集 R 的函数。 在某些特殊情况下，模糊变量有三角模糊数、梯形模糊数、高斯模糊数等。为了计算方便，本文选取三角模糊数。 三角模糊数：设模糊集 A ˜ : X ↦ ℝ ，若其隶属度函数 μ A ˜ ( x ) = { t − a b − a ，         a ≤ t ≤ b t − c b − c ，         b ≤ t ≤ c 0 ，                       其 他 ，则称 A ˜ 为三角模糊 数，用记号 A ˜ = ( a ， b ， c ) 来表示，a为收益率中值，b和c分别为相对于收益率中值的左右宽度，三角模糊数的中值与最小值的距离为左宽度，最大值与中值的距离为右宽度。 2.2. 模糊变量的数字特征 设 ξ 为一个模糊变量， μ 作为其隶属函数，而u是一个实数，则 { ξ ≤ u } 的可能性、必要性和可信性的测度可以定义如下(Liu (2002) [ 11 ] )： P o s { ξ ≤ u } = sup x ≤ u μ ( x ) ， N e c { ξ ≤ u } = 1 − sup x > u μ ( x ) ， C r { ξ ≤ u } = 1 2 ( p o s { ξ ≤ u } + N e c { ξ ≤ u } ) 。 在以上的三个公式中， P o s { ξ ≤ u } 和 N e c { ξ ≤ u } 为一对对偶模糊测度， C r { ξ ≤ u } 为自对偶，即 C r { ξ ≤ u } + C r { ξ > u } = 1 。 设 ξ 为一个模糊变量，并存在有限期望，根据Liu (2004)，其期望、方差、偏度、正弦熵可分别定义为： E [ ξ ] = ∫ 0 + ∞ C r { ξ ≥ r } d r − ∫ − ∞ 0 C r { ξ ≤ r } d r ， 期望存在的条件是两个积分中至少有一个是有限的。 V [ ξ ] = E [ ( ξ − E [ ξ ] ) 2 ] = ∫ 0 + ∞ C r { ( ξ − E [ ξ ] ) 2 ≥ r } d r ， S [ ξ ] = E [ ( ξ − E [ ξ ] ) 3 ] = ∫ 0 + ∞ C r { ( ξ − E [ ξ ] ) 3 ≥ r } d r ， S E [ ξ ] = ∫ − ∞ + ∞ sin ( π ϕ ( x ) ) d x ， 其中 ϕ ( x ) = C r { ξ ≤ r } 。 在模糊环境下，将某项投资的模糊损失变量设为 L ( L = ∑ i = 1 n ξ i w i )，置信水平为( 1 − β )的模糊VaR (Wang等(2011) [ 17 ] )可以表示为： V a R 1 − β = sup { λ | C r { L ≥ λ } ≥ β } ，其中 β ∈ ( 0 ， 1 ) 。 特别地，当资产收益率视为三角模糊数，用 ξ i = ( a i ， b i ， c i ) ， ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) 表示第i种证券的收益率， w i 表示投资第i种证券的权重。证券投资组合收益率 ∑ i = 1 n ξ i w i 的期望收益、方差、偏度、正弦熵、VaR的表达式分别为： E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) = ∑ i = 1 n a i + 2 b i + c i 4 w i ， V ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) = ∑ i = 1 n w i 2 ( 33 α i 3 + 21 α i 2 γ i + 11 γ i 2 α i − γ i 3 384 α i ) ， S ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) = 1 32 ∑ i = 1 n w i 3 [ ( c i − a i ) 2 ( c i − 2 b i + a i ) ] ， S E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) = 2 π ∑ i = 1 n [ w i ( c i − a i ) ] 和 V a R 1 − β = { ∑ i = 1 n w i [ ( 1 − 2 β ) a i + 2 β b i ] ，                     0 < β ≤ 0.5 ∑ i = 1 n w i [ ( 2 − 2 β ) b i + ( 2 β − 1 ) c i ] ，       0.5 < β ≤ 1 ， 其中 α i = max { b i − a i ， c i − b i } ， γ i = min { b i − a i ， c i − b i } 。
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user: 3. 投资组合优化模型 3.1. 模型构建 本文建立基于均值–方差–VaR–偏度–正弦熵投资组合模型，如下： min V a R 1 − β ， max E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ， min V ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ， max S ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ， max S E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ， s .t .   { 0 ≤ ∑ i = 1 n w i ≤ 1 0 ≤ w i ≤ 1 ，   i = 0 ， ⋯ ， n 。 利用线性加权方法，引入偏好参数 λ i ，将多目标投资组合模型转化为如下单目标优化模型： min { λ 1 V a R 1 − β + λ 2 ( − E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ) + λ 3 V ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) + λ 4 ( − S ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ) + λ 5 ( − S E ( ∑ i = 1 n ξ i w i ) ) } ， s .t .   { ∑ i = 1 n λ i = 1 0 ≤ λ i ≤ 1 ， i = 1 ， ⋯ ， n 0 ≤ ∑ i = 1 n w i ≤ 1 0 ≤ w i ≤ 1 ， i = 0 ， ⋯ ， n 。 3.2. 模型评价 夏普比率(SR)是一种用来衡量投资组合的风险调整回报的指数。Kar等人(2019) [ 19 ] 定义了模糊夏普比率(FSR)，其表达式为 FSR = E [ ∑ i = 1 n ξ i w i ] − R 0 V [ ∑ i = 1 n ξ i w i ] ， 其中 R 0 是基准投资组合的收益率， E [ ∑ i = 1 n ξ i w i ] 表示模糊收益率， V [ ∑ i = 1 n ξ i w i ] 表示模糊方差。本文设 R 0 = 0 。对于决策者所承担的风险，SR的较高价值提供了更好的投资组合回报。因此FSR越高，则说明投资组合效果越好。
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user: 4. 实证分析 4.1. 数据来源 选择上证50指数成分股中的10只股票作为研究样本，分别是洛阳钼业(603993)、中国平安(601318)、中国人寿(601628)、康美药业(600518)、中信证券(600030)、大秦铁路(601006)、北方稀土(600111)、南方航空(600029)、上汽集团(600104)、中国交建(601800)。数据选取的时间区间为2017-01-01至2018-06-30， 总计77周的收益数据。采用对数收益率，即证券i在第j周的周收益率 r i ， j = ln ( p i ， j p i ， j − 1 ) ，其中 p i ， j 和 p i ， j − 1 分别是证券i在第j周和第 j − 1 周的周收盘价。数据来自于国泰安CSMAR数据库。 根据数据求得模糊收益率 ξ i = ( a i ， b i ， c i ) ， ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (金秀等(2017) [ 20 ] )，见表1。 Table 1 Triangular fuzzy rate of retur 股票 三角模糊收益率 600029 (0.002692， 0.177092， 0.115943) 600030 (0.001812， 0.217202， 0.094767) 600104 (0.006726， 0.087417， 0.06095) 600111 (0.000891， 0.11745， 0.179305) 600518 (−0.00143， 0.092921， 0.0777787) 601006 (0， 0.11602， 0.059268) 601318 (0.002826， 0.168111， 0.094013) 601628 (−0.00655， 0.148713， 0.122105) 601800 (−0.00542， 0.103049， 0.125236) 603993 (−0.0132， 0.222763， 0.19552) 表1. 三角模糊收益率 4.2. 最优投资组合策略 本部分我们基于表1的数据和均值–方差–VaR–偏度–正弦熵投资组合模型，运用python中的geapty库中的遗传算法工具计算，设置不同偏好参数，求解最优投资组合，并对模型进行评价分析。为了对比模糊VaR的引入对优化策略的影响，我们主要对如下三种情况进行分析： 模型I：均值–方差–VaR–偏度–正弦熵模糊投资组合模型：以均值来刻画收益，用方差、VaR、偏度和正弦熵等来度量风险。 模型II：均值–方差–VaR–正弦熵模糊投资组合模型：以均值来刻画收益，用方差、VaR和正弦熵等来度量风险。 模型III：均值–方差–偏度–正弦熵模糊投资组合模型：以均值来刻画收益，用方差、偏度和正弦熵等来度量风险。 具体情形见表2所示： Table 2 Model constructio 偏好参数 方差 偏度 VaR 正弦熵 模型 ∑ i = 1 n λ i = 1 P P P P 模型I λ 4 = 0 ∑ i = 1 n λ i = 1 P P P 模型II λ 1 = 0 ∑ i = 1 n λ i = 1 P P P 模型III 表2. 模型构建 说明：对比模型I和模型II，可以发现偏度的引入对于投资组合的影响；对比模型I和模型III，可以发现模糊VaR的引入对于投资组合的影响；对比模型II和模型III，可以发现偏度和模糊VaR的引入对于投资组合的不同影响。 为了对比模糊VaR中置信水平的影响，本文分别考虑 β = 0.2 ，0.1和0.05三种不同情况下。 Table 3 Model E-V-VaR-S-SE ( β = 0.2 ) portfolio resul λ i 均值 方差 FSR (0.3， 0.3， 0.2， 0.1， 0.1)模型I 0.08834029 0.00026526 333.0327 (0.4， 0.3， 0.2， 0， 0.1)模型II 0.09006627 0.00030431 295.9688 (0， 0.3， 0.4， 0.2， 0.1)模型III 0.0916398 0.00044865 204.2568 表3. 模型E-V-VaR-S-SE ( β = 0.2 )投资组合的结果 Table 4 Model E-V-VaR-S-SE ( β = 0.1 ) portfolio resul λ i 均值 方差 FSR (0.3， 0.3， 0.2， 0.1， 0.1)模型I 0.09078368 0.00028836 314.8276 (0.4， 0.3， 0.2， 0， 0.1)模型II 0.0979784 0.00037821 259.0582 (0， 0.3， 0.4， 0.2， 0.1)模型III 0.0916398 0.00044865 204.2568 表4. 模型E-V-VaR-S-SE ( β = 0.1 )投资组合的结果 Table 5 Model E-V-VaR-S-SE ( β = 0.05 ) portfolio resul λ i 均值 方差 FSR (0.3， 0.3， 0.2， 0.1， 0.1)模型I 0.07659501 0.0002829 270.7494 (0.4， 0.3， 0.2， 0， 0.1)模型II 0.11222875 0.00053848 208.4177 (0， 0.3， 0.4， 0.2， 0.1)模型III 0.0916398 0.00044865 204.2568 表5. 模型E-V-VaR-S-SE ( β = 0.05 )投资组合的结果 分析表3~5，我们可以得到如下结论： 在给定置信水平下以及偏好参数下，模糊偏度的引入，能够更好地对尾部风险进行控制，同时模糊夏普比率也较高(比较模型I和模型II)；模糊VaR的引入可以获得模糊夏普比率最高的投资组合，均值–方差–VaR–偏度–正弦熵的模糊投资组合模型效果较好(比较模型I和模型III)；相较于模糊偏度，包含模糊VaR的投资组合模型效果更好(比较模型II和模型III)。在相同的偏好参数下， β 越大，夏普比率越高，从而最优投资策略更优。
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user: 5. 结论 本文考虑证券市场的模糊不确定性，将资产收益率视为模糊变量，引入模糊VaR，构建均值–方差–偏度–正弦熵的模糊投资组合模型。考虑不同偏好参数、不同置信水平下的模糊VaR，基于上证50指数成分股中10只股票，利用遗传算法进行实证分析。与已有文献相比，本文提出的模型具有更优的夏普比率表现。模糊VaR可以更好地衡量投资组合的未来风险，并且可以通过改变置信水平，从而得到投资组合的最大损失；同时使用模糊VaR与模糊偏度进行策略选择，可以更好对资产收益率的尾部风险进行控制，从而使得投资组合模型更优。
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user: 摘要 交通荷载是地下管线的主要荷载之一，合理调节相关参数对于控制管线扰动具有重要意义。本文以深圳固戍污水净化厂二期工程配水管项目为依托，通过Midas分析了地表交通荷载在不同的行驶位置，行驶速度和管线埋深条件下对地下管线的扰动影响规律。分析认为车辆的行驶位置和管线埋深是影响地下管线扰动程度的重要因素，而本工程中车辆行驶速度对管线的扰动影响有限。
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user: 1. 引言 交通荷载是埋设在路面以下管线的主要荷载之一，随着城市交通与运输业的快速发展，由交通荷载引起的地下管线破裂与损坏问题也逐渐加剧，因此分析研究交通荷载对地下管线的扰动影响是维护地下管线安全的重要课题。 当前国内外学者大多基于理论分析、数值模拟和现场监测等方式分析研究交通荷载对地下管线的扰动影响。吴小刚 [ 1 ] 利用随机摄动法表示了地下管线各参数的随机性，推导了管线在随机载荷下响应特性的计算表达式并提出一种简化求解算法。全勇 [ 2 ] 考虑车辆动荷载系数，推导改进分布角法，计算出不同土层深度处的车辆荷载扩散值并得出地下管线所受力的计算公式。龚伦等 [ 3 ] 通过数值模拟分析了两列车同时行驶时对下穿隧道的叠加效应影响，认为列车驶过时隧道所受的竖向压力随埋深增加呈多段非线性变化，且沿隧道纵向呈悬练形分布。在分析车辆荷载对地下管线的影响因素问题上，李昕等 [ 4 ] 采用二维有限元方法分析了直埋管道在动力荷载作用下的反应，认为一般情况地震波频率对管道影响较小，而埋管周围土体种类对管道反应有重要影响。叶飞等 [ 5 ] 将列车荷载模拟为单一的移动荷载，考虑围岩为黏弹性成层地基，利用分层法研究了移动荷载作用下围岩的动力响应，认为列车荷载引起的振动效应对下穿公路隧道稳定性影响较小。仇敏玉等 [ 6 ] 提出黏弹性边界单元有限元模型，认为软土地基中行车荷载引起的动响应深度一般为6~10 m，提高行车速度和道路结构层的回弹模量可减少车辆荷载的影响深度。曲村等 [ 7 ] 运用耦合动力学建立车辆–轨道振动分析模型研究高速车辆振动荷载对地下隧道结构产生的动力影响，认为板桩结构下的电缆隧道不会受高速列车振动荷载扰动而产生显著的不利影响。肖成志等 [ 8 ] 通过开展静载和循环荷载模型试验认为循环荷载对埋地管道上方土层的沉降影响明显大于静载，当加载范围关于管道轴线对称时，埋地管线所受影响显著。 本文依托深圳固戍水质净化厂二期工程配水管项目，采用Midas数值模拟软件分析研究了地表交通荷载在不同的行驶位置，行驶速度和管线埋深条件下对地下管线的扰动影响规律，可为地下管线的布置与防护提供一定参考。
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user: 2. 数值模拟 数值模拟采用Midas GTS数值分析软件建立模型并分析计算。根据现场实际情况结合项目研究内容，模型尺寸长宽高分别设为40 m，50 m和30 m，土体采用摩尔–库伦弹塑性本构模型，用实体单元模拟，模型中各土层厚度和土体参数均取自勘察报告，见表1，而模型顶部0.5 m深度范围采用C30混凝土属性用以模拟路面。地下管线管径为2.6 m，壁厚0.26 m，上覆土厚7.6 m，管长取40 m，使用板单元建立并采用C40混凝土属性。模型底部约束水平和竖向位移，侧面约束水平位移，上表面设为自由边界。 在模拟交通荷载时，通过数值分析首先计算出模型的振动特征值，再选择“列车动力荷载”将模拟的车辆荷载施加在设计的行驶路线上。考虑到管线上方属于市政道路，根据规范可在模型上将施加的动力荷载取标准轴载，即双轮组单轴载100 kN，同时将车辆行驶速度设为60 km/h。本文将通过改变交通荷载的行驶位置，行驶速度和管线埋深三个参数来分析研究不同的交通荷载条件对地下管线的扰动影响。 Table 1 Physical and mechanical parameters of soil layer 土层名称 层厚/m 重度/(kN/m 3 ) 黏聚力/(kPa) 内摩擦角/(˚) 压缩模量/(MPa) 变形模量/(MPa) 黏性素填土① 4.61 16.7 8 10 3.2 3.5 碎石素填土② 2.3 18.5 5 22 / 5.5 淤泥③ 5.81 17.1 6 1.8 2.79 3.0 淤泥质中砂④ 1.88 17.5 5 18 3.2 3.4 粉质黏土⑤ 2.05 19.8 18 15.0 4.8 6.5 黏土质粗砂⑥ 2.13 18.2 22.1 20 5.3 11 粗砂⑦ 1.66 19.5 0 29 / 30 残积土⑧ 5.19 18.3 21 22.4 4.6 30 风化花岗岩⑨ 4.13 19.0 24 22.9 7 60 表1. 土层物理力学参数
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user: 3. 交通荷载行驶位置影响分析 3.1. 垂直管线方向行驶对管线的影响 当车辆垂直于管线方向行驶逐渐靠近管线上方时，对管线产生的影响也逐渐增大，由图1所示当车辆行驶到管线正上方时对地下管线产生的影响最大，最大竖向变形达到0.19 mm，管片竖向变形沿管中心向两侧呈对称分布，且变形值逐渐减小。管线整体受荷载影响呈现出向管底弯曲的变形状态。当车辆行驶至正上方时对管线的影响范围约为车辆两侧各20 m，整体变形平缓，未出现变形大小突变的情况，在距离车辆约20 m的管端处竖向变形已均匀减少至0.08 mm，因此认为当车辆荷载垂直管线方向行驶时管线竖向变形很小且变化均匀，基本不会出现因不均匀沉降而导致的管节断裂或错位的现象。 图1. 车辆经过车时管线两侧竖向变形曲线 车辆经过时管线顶部受到动态交通荷载的作用，在约20 m的管长范围内压力明显增大，压力最大约为33 kPa；而管底由于管线向下变形弯曲的缘故，产生了最大约为45 kPa的拉应力，管线受压和受拉部分的范围基本相同。地下管线为C40混凝土材料，抗拉强度设计值为1.71 MPa，远大于45 kPa，因此管线在交通荷载作用下受力状态基本处于安全状态。 由图2可知，管线竖向变形大小与车辆距管线距离成反比，当车辆行驶至管线前方约15 m处管线开始发生竖向变形，并随着距离的减小逐渐增大，当距离管线5 m时竖向变形已经达到0.18 mm，当位于管线正上方时管顶达到最大竖向变形0.19 mm，之后随着车辆的远离管线的竖向变形逐渐减小恢复。管顶在车辆到达前后5 m范围内变形值最大，因此认为车辆行驶过程中对地下管线影响最大的路段正是垂直管线前后10 m范围内。 图2. 管顶随车辆距离变化竖向变形曲线 3.2. 平行管线方向行驶对管线的影响 与垂直管线方向行驶不同，当车辆平行于管线方向行驶时，交通荷载对管线的扰动影响是沿着管线方向连续进行的，管线竖向变形的最大值位于地表车辆的正下方并且随着车辆的移动而逐渐移动。当车辆平行于管线方向并位于其正上方行驶时，随着车辆的靠近，管段某点处的竖向变形也开始逐渐增大，当距离20 m时该点处管段开始发生较小的竖向变形，当车辆行驶至距离该点约8 m处位置时管线竖向变形值已经达到了0.18 mm，随后变形值缓缓增大，当车辆经过该点正上方时管片达到最大变形值0.19 mm，最后随着车辆的远去而逐渐恢复，管线上某点受交通荷载较大扰动的影响范围为前后约16 m的距离。就管线的竖向变形变化规律和最大变形值而言，车辆垂直于管线方向行驶和平行管线方向行驶基本类似，但垂直管线行驶时每次只会对路面宽度两侧较小一段范围内的管线产生扰动影响，而平行管线行驶时却是沿着管线方向对管线整体都产生了扰动影响，因而会对地下管线产生更大的扰动作用。因此从管线的安全性和耐久性来说不建议在管线的正上方修建平行于管线方向的市政道路。 通过数值模拟分别分析计算了车辆在距管线不同水平距离处平行管线行驶时对管线竖向变形的影响。如图3所示，当平行于管线方向行驶时，车辆对管线的影响程度与其距管线的水平距离呈反比，当车辆位于管线正上方行驶时对管线造成的最大竖向变形为0.19 mm，而当位于管侧2 m位置处行驶时对管线造成的最大竖向变形降至0.16 mm，并随着水平距离的增大逐渐减小。当车辆水平距离距管线6 m时，车辆动荷载对管线造成的最大竖向变形已降至0.12 mm，且管线对车辆驶近与驶离时的竖向变形响应也随着水平距离的增大而减小。管线上某点受车辆荷载影响的范围基本不变，仍为该点处前后约16 m的距离，但是造成管线产生最大竖向变形的交通荷载位置却随着车辆距管线水平距离的变化而发生改变，即随着距管线水平距离的增大，管线越早受交通荷载影响而产生最大竖向变形。 图3. 车辆平行管线行驶时不同水平距离对管线影响曲线 综上分析认为车辆平行于管线方向行驶相对于垂直管线方向行驶对于管线的安全性更加不利，而当平行于管线方向行驶时增大车辆与管线的水平距离可有效减少对地下管线的扰动影响。因此若必须要修建平行于管线方向的市政道路时，建议尽量将主路面远离管线，不建议将道路直接修建在管线的正上方。
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user: 4. 行驶速度影响分析 市政道路中路况复杂，不同车辆不同路况都会有不同的行驶速度，而不同的行驶速度可能会对管线的受力或变形造成较大的影响。通过数值模拟分别分析车辆以60 km/h，40 km/h和20 km/h的速度垂直经过管线上方时车辆两侧管线的竖向变形分布规律，得出的管线两侧竖向变形曲线见图4。当车辆以不同的速度垂直管线经过时，对两侧管线的扰动影响基本呈对称分布且分布均匀，并未出现变形值突变的 图4. 车辆以不同行驶速度经过时管线两侧竖向变形曲线 现象，且扰动范围也基本均为车辆两侧各20 m。由管线变形分布曲线可知本工程中不同的行驶速度对地下管线的扰动影响规律并不明显，不同速度造成的管线竖向变形大小基本类似，随着行驶速度增加管线两侧的竖向变形值产生微小的增长，但并未出现明显的由于速度不同而引起的扰动增大或减小情况。 分析认为本工程数值模拟中车辆行驶速度对地下管线扰动影响较小主要有三个原因。第一是由于管线本身埋深较深，受地表交通荷载的影响较小，因此当车辆以不同速度行驶时即使对动态简谐荷载产生了影响，但传递到埋设于近8 m土层以下的管线时已经被上覆土体损耗了绝大部分，因此作用在管线上的扰动影响会降低到很小的水平；第二是由于该段道路为市政道路，对车辆行驶速度有一定的限制，当行驶速度控制在60 km/h以下时，一般情况速度改变并不显著，因此对管线的影响也不会有明显变化；第三是由于在建立数值模型时，地表路面是理想状态下的绝对平整，而不同车辆速度下由于路面不平整而对路面产生的冲击作用不能体现，所以导致数值分析中不同的车辆速度对管线影响程度较小。综合以上分析认为本工程中管线由于本身埋深较深及市政道路车速限制所以受速度影响有限，而在路面施工及后期使用中如果能够积极维护路面平整性，管线基本不受车辆行驶速度影响。
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user: 5. 管线埋深影响分析 由前文分析可知在正常交通荷载条件下，本项目中的管线受扰动影响较小，对管线产生的竖向变形均控制在很小范围之内，而造成的应力集中也远小于设计的标准值，处于安全范围内。分析认为主要是由于本项目中的管线埋深较深，上覆土体厚度达到7.6 m，受土体介质的削弱作用交通动荷载传递至管线时已经削弱到较低水平。现研究管线在不同埋深条件下受交通荷载的影响，分析管线埋深对管线使用安全性的影响程度。 通过数值模拟分别分析了管线在上覆土厚度为1 m，3 m和7.6 m条件下的受力变形情况。如图5所示当上覆土厚减小至3 m时，管线的最大主应力主要集中于车辆正下方的管线处，管顶处的压力达到47 kPa，而管底则产生约104.8 kPa的拉应力。当上覆土厚继续减小至1 m时，管顶处的最大压应力增大至78 kPa，而管底处的最大拉应力则增大至141 kPa。即管线所受到来自交通荷载的应力影响会随着上覆土体厚度的减小而逐渐增大，且影响程度较大。不同埋深条件下管线两侧竖向变形曲线见图6，当上覆土厚度为7.6 m时，管线最大竖向变形为0.18 mm，当土厚减少至3 m时，管线的最大竖向变形增大至0.35 mm，距离车辆18 m处竖向变形约为0.12 mm，而当土厚再继续减少至1 m时，管线最大竖向变形达到0.44 mm，距离车辆18 m处管线竖向变形约为0.13 mm，即随着管线埋深的减小，交通荷载对管线产生的竖向变形会显著增大。 图5. 不同埋深条件下管线应力变化 图6. 不同埋深条件下管线两侧竖向变形曲线 分析认为随着管线埋深的减小，管线所受到交通荷载的影响也随之增大，当埋深越来越浅时管线受埋深的影响也越来越剧烈。整体而言，管线埋深是控制管线扰动的重要因素，当上覆土体厚度仅为1 m时交通荷载已经对管线产生了剧烈的扰动，而基本影响范围均控制在车辆两侧各约20 m范围内。因此在进行地下管线设计时应尽量选择较深的埋深，避免因距离地表较近而容易造成管线的后期损坏。
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user: 6. 结论 本文通过数值模拟分析了地表交通荷载在不同的行驶位置，行驶速度和管线埋深条件下对地下管线的扰动影响规律，得出以下结论： 1) 车辆的行驶位置对地下管线扰动影响较大，当平行于管线方向行驶时，交通荷载对地下管线的影响随着车辆与管线之间距离的增大而逐渐减小，而影响范围基本保持不变。 2) 本工程中由于管线埋深较深，市政道路上交通速度受限，在能够保证路面平整的条件下交通荷载对地下管线的扰动作用基本不受车辆速度的影响。 3) 管线埋深是影响地下管线扰动程度的重要因素，交通荷载对地下管线的扰动作用随着管线埋深的减小而逐渐增大，且当埋深越来越浅时管线受埋深的影响也越来越剧烈，因此在进行管线设计时合理选择管线埋深对于管线安全有着重要意义。
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user: 摘要 我国首批绿色债券已进入偿债期，在此背景下，绿色债券市场相继出现了信用风险事件。本文以出现主体评级下调现象的绿色债券“17丽鹏G1”为例，通过构建绿色债券信用风险评估框架，对其信用风险进行识别，深入分析评级下调的原因。为更好地解决绿色债券的信用风险问题，我国应提高绿色债券评级指标体系的透明度，给予绿色债券优先受偿权力，并成立权威独立的绿色认证机构。
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user: 1. 引言 全球的环境气候问题日益突出，从澳大利亚森林大火到“新冠”疫情蔓延，环境气候等问题再一次成为热点话题。人类过度开发利用资源造成环境和气候恶化，严重威胁着人类的生存和发展。每个社会主体、行业机构等都应对其承担责任和义务，落实绿色发展理念，充分利用资金与渠道优势，积极承担社会责任，发展绿色金融，支持绿色债券市场，实现可持续发展。 “绿色债券”是政府、金融机构、工商企业等向投资者发行的，募集资金投向为符合国家规定绿色项目的，承诺按照一定利率还本付息的债权债务凭证 [ 1 ]。近年来，我国绿色债券市场发展迅猛。根据《中国绿色债券市场年度报告》显示，2016至2019年，我国绿色债券发行规模达到9536亿元，并且保持逐年持续增长，可见绿色债券逐渐被市场所认可。 但由于我国绿色债券市场还在新兴发展期，故而在信用评级和绿色认证方面，各大评级机构出现了评级标准不同，计算方法不一致，绿色效益界定模糊等问题 [ 2 ]，这无疑给投资者评估债券的信用风险增加了不确定性因素。目前，首批发行的绿色债券已进入偿还期，在此背景下，绿色债券市场也相继出现了信用风险事件。本文基于所构建的绿色债券信用风险评估框架，以出现信用风险事件的绿色债券“17丽鹏G1”为例，以其主体评级下调为突破口，深入分析其出现信用风险事件的原因，以此对我国绿色债券市场的信用风险进行评估。在此基础上给出合理建议，引导广大投资者规避风险，科学投资。
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user: 2. 绿色债券信用风险评估框架 评估框架主要通过发债主体和债券本身两个方面综合评估绿色债券的信用风险，在此之上又细分出五个维度，包括经营状况、管理水平、募集资金用途、增信措施和绿色管理，将这五个维度设置为一级指标。在一级指标的基础上，下分二级指标和三级指标，层层递进，具体评估指标变量如表1所示。 本文通过构建绿色债券信用风险评估框架对案例债券进行全面具体分析，指标权重的确定主要采取AHP层次分析法。首先，需要构建层次结构模型，将问题层次化、条理化。其次，研究团队需要参照1~9 标度表对同一层次上的各个因素进行重要程度的两两对比，分别对中间层的各个因素进行比较，从而构建比较完善的判断矩阵 [ 3 ]。最后，要对判断矩阵的一致性进行检验。本文主要通过yaahp层次分析法软件对判断矩阵进行计算和一致性检验。最终构建的绿色债券信用风险评估框架如图1所示。 最终确定经营状况的权重为18.24%，管理水平的权重为11.54%，募集资金运用的权重为31.15%，增信措施的权重为13.92%，绿色管理的权重为25.15%。
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user: 4. 结论与建议 本文以2019年主体信用评级下调典型案例“17丽鹏G1”为研究对象，通过AHP层次分析法构建框架模型，确定权重，对信用情况进行评估。通过评估数据，对债券的信用风险进行详尽系统地分析。最终得出以下结论：案例债券的信用情况较好，但公司主体出现了极大的信用风险。导致案例公司主体评级下降的原因为2018年，受行业政策和PPP项目本身的影响，公司的经营情况较差，导致利润下降，偿债压力增大。为缓解2018年出现的严峻问题，案例公司管理层发生较大变动，出现了信用风险事件。同时，案例债券的第三方认证信息披露不完善，绿色项目的环境效益缺少数据支持。 针对绿色债券可能出现的问题，提出以下建议： (1) 制定适合于绿色债券的信用评价体系并保证制定绿色债券评级指标体系过程的公开透明。如今各个评级机构的绿色债券评级方法各有不同，且缺乏专门针对绿色债券的信用评价指标，所以投资者不能完全了解其信息情况，导致了信息不对称。为此各个部门要不断加强信息互换，保证评级指标内容互通。 (2) 予以绿色债券优先受偿权力。优先受偿可以保障投资者的利益不被侵害，相当于另一种对绿色债券进行的增信措施，有利于提高绿色债券的大众接受度，使绿色债券得到进一步的发展。 (3) 成立在专业上更权威的独立绿色认证机构。第三方认证是投资者掌握项目本身绿色效益实现情况的最直接途径，但是在研究的过程中能够明显发现某些机构在第三方认证时缺乏一定的针对性，存在第三方认证报告不规范，缺乏严谨性，后续跟进不深入等问题，不利于投资者对债券进行信用风险评估。此外，目前债券的增信方式过于单一，第三方绿色认证的机构比较少，其中会计师事务所与评级机构占比较多，存在第三方认证报告披露不完善的现象，投资者又很难通过信用评级报告等确认项目具体产生的环境效益以及绿色债券是否真正将募集资金用于绿色项目，不利于绿色债券的健康发展。建议成立更权威的独立绿色认证机构，完善第三方绿色认证制度，提高第三方认证机构的公信力，规避企业“漂绿”的可能，以此来降低绿色债券的信用风险。
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user: 摘要 目的：本文通过帕米卡 ® 在治疗荷瘤小白鼠上的安全性和显著效果，阐明了使用非特异性免疫促进剂作为广谱抗肿瘤抗病毒治疗的可行性。方法：用肺癌、乳腺癌、黑色素瘤细胞造成荷瘤小白鼠模型，再用帕米卡制剂隔天注射或喷鼻0.1~0.2 ml/次(3 mg/ml)治疗并设阳性对照药及溶媒阴性对照，观察对小白鼠肿瘤抑制率及其瘤体重量、肿瘤转移、荷瘤小白鼠脾重，体重、存活数等。结果：帕米卡对几种荷瘤小白鼠有效性统计学测定效果与阴性对照比较p < 0.05~0.0001，甚至优于阳性对照PD1、紫杉醇(PTX)法定抗癌药。结论：帕米卡非特异性免疫制剂对几种荷瘤小白鼠具有安全性良好和极其显著的治疗效果，表明了这种新思路和新方法抗肿瘤抗病毒是可行的，具有重大现实意义。
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user: 1. 引言 前篇“帕米卡 ® 制剂抗病毒抗肿瘤作用及瞻望”综述了帕米卡概况、有效性、作用机理及前景 [ 1 ]，帕米卡是在类似物皮卡(PIKA)基础上发明的升级制剂。皮卡作为佐剂与狂犬病疫苗结合制备的皮卡狂犬病疫苗在新加坡已完成2期临床研究证明安全有效，正在进行多中心3期临床研究 [ 2 ] [ 3 ]。国内外双链RNA制剂PIC、PICLC、PIC12U、PIKA与Pamica的异同如表1所示，PIC不能用于灵长类以上动物，PICLC有较严重副作用等 [ 4 ]。 Table 1 Difference of dsRNA preperations at home and abroa 名称 成分 作用特点 PIC (美国默克公司1960s) 双链RNA 不能用于灵长类、人体 PICLC (Levy等1970s) 双链RNA + 赖氨酸 + 羧甲基纤维素 有效、严重副反应 PIC12U (美国约翰霍普金斯大学1970s) 双链RNA插入尿嘧啶 安全，效果不很肯定，2012年被美国FDA否定 皮卡、(PIKA) (依生公司2006年) 双链RNA + 卡那霉素 + 氯化钙 含有卡那霉素，在新加坡完成皮卡狂犬病疫苗2期临床研究 帕米卡制剂(Pamica) (信福公司2016年) 双链RNA + 非抗生素氨基化合物 + 氯化钙 不含有抗生素，实验研究安全效果显著 表1. 国内外双链RNA制剂的区别 本篇实验内容由中国医学科学院药物研究院、辉源生物科技(上海)有限公司与本公司协作完成，通过对肿瘤抑制率、瘤体重量及肿瘤转移、小白鼠脾重、体重、存活数等指标检测本公司研制的帕米卡 ® 制剂在肺癌、乳腺癌、黑色素瘤小白鼠模型中的有效性及安全性。在种类多多、抗原多多，变异多多、个性化情况多多的病毒和恶性肿瘤面前，阐明用具有良好安全性帕米卡这种非特异性免疫促进剂作为广谱并具有显著效果的抗病毒、抗肿瘤治疗的新思路新方法具有重大现实意义。