华英证券葛小波

对证券公司流动性风险管理的几点认识

葛小波 中信证券执行委员会委员、董事总经理、财务总监

各位领导、行业同仁：

大家好。下面我想就证券公司的流动性风险管理谈几点理解和认识，请大家批评指正。

一、流动性风险已经逐步成为证券公司的重要风险来源

经过过去几年创新业务的不断发展，证券公司的业务种类与

模式出现了较大的变化。融资融券、约定购回、股票质押回购等融资类业务规模迅速增加，至今年一季度末已经超过5000亿。这些融资类业务已经越来越成为证券公司重要的盈利来源。而规模的快速增加，带来对资金的快速消耗，证券行业迅速从资金富余转变为资金不足，行业杠杆水平快速上升，对外融资依赖越来越大。

但由于证券公司在外部融资方面一直存在的“先天不足”，造

成了行业普遍的融资短期化的现象，大量的外部资金来源期限很短，必须通过持续滚动融资进行维持。然而，证券公司所时刻面对的融资环境，又不断出现阶段性的流动性紧张的局面，尤以去年6月份“钱荒”最为突出。证券公司自身资金体量的不足，又进一步增加了应对外部融资市场大幅波动的难度。

光大8.16事件，更是给证券公司敲响了警钟：即使证券公司

拥有充足的资本，能够承受市场风险或信用风险带来的损失，而

1

一旦面临外部流动性来源枯竭的

1. 从傅立叶变换到小波变换的三个阶段： *）信号加窗；**）基加窗；***）小波基； 2. Shannon小波的计算：

*）Shannon采样定理；**）采样定理与尺度函数；***）写出Shannon小波的时域和频域表达式；****）写出两个不同的Shannon小波，并说明它们都是正交小波； 3. 描述MRA；

4. 分析和说明MRA构造正交小波的关键步骤； 5. 说明Haar小波是正交小波(直接或MRA)； 6. Meyer小波的构造方法；

7. 构造Daubechies系列小波中的一个或两个； 8. 说明正交小波包的思想（空间再分割）； 9. 正交小波包的定义； 10.小波包的频域表达形式； 11.小波包的两种正交性； 12.小波空间的小波包再分割；

13.小波算法：分解和合成；矩阵形式； 14.Gabor变换的时-频分析特性； 15.连续小波的时-频分析特性； 16.二进小波的时-频分析特性； 17.正交小波的时-频分析特性； 18.Gabor变换的时-频分析特性； 19.连续小波的时-频分析特性； 20.二进小波的时-频分析特性； 21.正交小波的时-频分析特性； 22.小波包的时-频分析特性；

23.Malvar小波的时-频分析特

matlab小波变换

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：

A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE)

其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 im

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下： A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE) 其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 imshow(I)

matlab小波变换

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：

A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE)

其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 im

基于小波变换的人脸识别

近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性，且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长，从而达到聚焦对象任意细节的目的，这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。

具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号，从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。

4.1 小波变换的研究背景

法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性，通过将复杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不清的问题，在频域中一目了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号f(t)为在(-∞，+∞)内绝对可积的一个连续函数，则f(t)的傅立叶变换定义如下：

F???????f?t?e?j?tdt ??(4-1)

傅立叶变换的逆变换为：

1f?t??2??????F???ej?td?

XX职业技术学院

毕业项目

2011届

项目类别：毕业论文

项目名称：三层楼电梯PLC控制系统与调试

专业名称：机电一体化

姓 名：XXX

学 号：2008XXXXXX

班 级：08机电三班

指导教师：XX

2011年 X 月 X 日

目 录

中文摘要及关键词 .................................................. 3 英文摘要及关键词 .................................................. 4 绪 论 ......................................................... - 5 - 第一章 总体设计方案 ........................................... - 6 - 1.1总体方案的确定 ............................................ - 6 - 1.2 电梯PLC控制系统的构建 ................................... - 7 - 1.3电梯的初始状态

有关小波变换的东西

编辑本段小波函数
　　　Allnodes 计算树结点 　　appcoef 提取一维小波变换低频系数 　　appcoef2 提取二 维小波分解低频系数 　　bestlevt 计算完整最佳小波包树 　　besttree 计算最佳(优)树 　　biorfill 双正交样条小波滤波器组 　　biorwavf 双正交样条小波滤波器 　　centfrq 求小波中心频率 　　cgauwavf Complex Gaussian小波 　　cmorwavf coiflets小波滤波器 　　cwt 一维连续小波变换 　　dbaux Daubechies小波滤波器计算 　　dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,...,50 　　ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准 　　depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式 　　detcoef 提取一维小波变换高频系数 　　detcoef2 提取二维小波分解高频系数 　　disp 显示文本或矩阵 　　drawtree 画小波包分解树(GUI) 　　dtree 构造DTREE类 　　dwt 单尺度一维离散小波变换 　　dwt2 单尺

零树小波图像压缩专题（1）

默认分类 2008-06-14 20:05:49 阅读51 评论0 字号：大中小 订阅

前几天我们讨论了几种简单的小波图像压缩方案，不过这些技术都比较粗糙，效率低。现在我们从小波编码起步，探讨几种高效的小波压缩方案。

信号的传输和处理少不了编码技术的支持，信号编码可以极大地压缩信息量，增强抗干扰能力等。同样地，小波变换作为一种信号处理技术，也有其独特的编码结构。在《基于小波变换的图像压缩技术初探》一文中，我们提到，二维小波变换具有塔式结构，如图1所示： LHL3 L3 HL2 LHH3 H3 LH2 LH1 图1

那么这种塔式结构里，小波系数和相应的位置信息的组织关系是怎样的呢？仔细观察图1，我们可以发现，各个子图像（或称子频带）之间组成了一个从低频带指向高频带的树状结构，如图2所示：

HL1 HH2 HH1

图2

图2中，以HH3单个元素为根形成的子孙树，从它们的方向和空间位置可以看出，这种小波树中，各级分解子带的系数之间存在很大的相似性！基于这一性质，Lewis和Knowles在1992年提出了小波零树编码算法。这种算法的一大特点，也是一大缺点，即量化后系数为

有关小波变换的东西

编辑本段小波函数
　　　Allnodes 计算树结点 　　appcoef 提取一维小波变换低频系数 　　appcoef2 提取二 维小波分解低频系数 　　bestlevt 计算完整最佳小波包树 　　besttree 计算最佳(优)树 　　biorfill 双正交样条小波滤波器组 　　biorwavf 双正交样条小波滤波器 　　centfrq 求小波中心频率 　　cgauwavf Complex Gaussian小波 　　cmorwavf coiflets小波滤波器 　　cwt 一维连续小波变换 　　dbaux Daubechies小波滤波器计算 　　dbwavf Daubechies小波滤波器 dbwavf(W) W='dbN' N=1,2,3,...,50 　　ddencmp 获取默认值阈值(软或硬)熵标准 　　depo2ind 将深度-位置结点形式转化成索引结点形式 　　detcoef 提取一维小波变换高频系数 　　detcoef2 提取二维小波分解高频系数 　　disp 显示文本或矩阵 　　drawtree 画小波包分解树(GUI) 　　dtree 构造DTREE类 　　dwt 单尺度一维离散小波变换 　　dwt2 单尺