二、结构化模型介
如何掌握结构化思维？来认识三种经典的思维模型
上一篇说了结构化思维的一个经典原则—— 金字塔原则 ，金字塔原则可以帮助我们，有效的总结跟提炼信息，以及清晰的传达信息，今天主要来简单的介绍下结构化思维的三种经典的思维模型！一，WYH 模型1，定义：所谓的WHY模型，就是非常经典，非常知名的What、Why、How模型，是什么，为什么，怎么做。
为什么说它经典呢？因为，它其实就是我们人类三个最根本的哲学追问：我是谁，我从哪里来，我要到哪里去。
它也是我们理解任何信息、任何问题最根本的一个分类。
无论什么信息，它的本质上，都是在解答这三个问题。
2，如何使用WYH模型呢？第一种用法是提炼：当我们在沟通和交流的时候把what、why、how跟金字塔结合起来，更加有效的去提炼信息。
1）what：对方想表达了一个什么样的主要内容；2）why：这个内容的主要论点是什么，对方用什么样的原因、前提跟事实来解释跟支撑这个信息；3）how：对方围绕着这个信息提出了什么样的建议跟解决方法。
上图代表了WHY模型跟金字塔结合起来的一个形式，what它通常是一个高层级信息，就是整个金字塔需要去解答跟支撑的那个问题或结论，why或者how通常是下面低一层的信息，也就是为什么或者怎么做。
所以，当我们在听说读写的时候，我们心里始终地要保持着这么一个结构，然后，把信息分门别类的放在里面，这样，才能保证信息的有效性跟准确性。
第二种用法是写作：用WYH来规划写作的内容。
第三种用法是：用WHY模型来做读书笔记。
很多人读书是这样读的：我今天读了几页，这本书我要多久读完，我一年读了多少本书，其实这样读书没有任何意义。
正确的读书方法，一定是带着问题去读，一定是要去找知识点，它可能是一个你不知道的观点，可能是一个案例，可能是一个数据，它对于我们来讲，是一个新的信息，一个新的概念，甚至说，你通过书里面的内容，能让你联想到的一些点子跟灵感，这样才是有意义的阅读！上图是用Excel做的一个，用WYH模型来做读书笔记的一个模板，当然，你也可以用其他工具，如印象笔记，或者纸和笔等等。
关系型数据库的基本原理和概念
关系型数据库的基本原理和概念x《关系型数据库的基本原理和概念》一、关系型数据库的概念关系型数据库，简称 RDBMS，是根据结构化查询语言（SQL）标准来构建的、支持事务处理的关系数据库系统。
它是一种重点处理存储和维护数据的方法，以支持高性能的交互查询，事务处理能力，安全性和灵活性。
关系型数据库的概念源于E.F.Codd，他首先提出了一种可以满足复杂查询需求的抽象概念，即关系数据模型（RDM）。
RDM是Dr. Codd 于1970年发表的文章，它描述了一种使用简单的表来存储集合结构的数据模型。
RDM的基本原则有关系、可计算性、无重复项和统一操作接口（表达式）。
二、关系型数据库的基本原理关系型数据库的基本原理是以表格的形式组织和存储数据，在数据库中，表格用于存储元组，也就是一行或一条数据记录。
每个表格都具有一组唯一的名称，每个表格也有多个列（字段），每个列都有一个唯一的名称。
表之间可以通过关系（字段）连接在一起，这就是“关系”的概念，比如，一个“用户”表可以与一个“订单”表通过一个“用户ID”字段连接，以表示一个用户对应多个订单。
表格的这种组织形式非常适合查询，可以利用SQL语句通过关联多个表来组合复杂的查询结果。
此外，可以使用SQL语句以事务的方式操作数据，保证查询和更新的安全性和一致性。
三、关系型数据库的优点关系型数据库具有许多优点，可以有效地帮助组织存储、管理和检索大量数据。
1. 有效且灵活的数据存储：RDBMS可以有效地存储、管理和检索大量的数据，还可以轻松实现新数据的增加和对旧数据的更新。
2. 结构化数据模型：RDBMS使用结构化数据模型，这种模型描述了数据之间的关系，可以使用SQL语句检索和管理数据，从而简化了数据操作的复杂性。
3. 高性能的交互查询：由于数据的结构化，RDBMS支持高性能的交互查询，用户可以快速检索或筛选一组数据。
4. 强大的安全性和可靠性：RDBMS可以通过使用多种安全措施来保护数据的安全性，包括审计、授权和数据加密等；支持事务处理，可以有效保护数据的可靠性和一致性，比如支持回滚操作。
标准化 结构化 参数化 模型化 流程化
标准化结构化参数化模型化流程化随着科技和经济的进步，现代企业面对着日益繁杂和复杂的问题和挑战，必须借助现代化的管理手段和工具来提升效率。
其中，“标准化结构化参数化模型化流程化”成为了一种主流的管理理念，它旨在实现企业内部各个流程的高度规范化、标准化、精细化，从而提高企业的核心竞争力。
一、标准化标准化是现代企业管理中非常重要的一环。
标准化管理可以使企业在市场竞争中更加具有优势，提升企业的品牌价值和形象。
标准化管理的关键是在一定的框架下，制定一系列明确的规则，让企业内部的各个部门和员工在协调一致的基础上共同追求目标。
二、结构化结构化管理是指企业内部各个职能部门的合理组织，并通过信息的传递和共享等方式实现高效协作。
结构化管理可以以知识管理、信息共享等方式来推动企业内部协调工作，将各个部门具体工作的相关信息整理为资料或轨迹，从而实现员工间的知识共享和信息流转，让所有人都更清晰地了解整个流程。
三、参数化参数化管理指的是通过公正的考评机制规范管理，来调动员工的积极性和创造力。
通过参数化的方式，企业可以很好地衡量员工的绩效，建立完善的激励机制，使员工充分发挥自己的才智，推动企业的进步。
四、模型化模型化管理是指通过模型的思维方式，引导企业的决策和管理计划，以期获得更好的创新和管理效益。
通过构建合理的管理模型，企业可以更好地理解和应对内外部的复杂环境。
五、流程化流程化管理是将企业内部的各个业务流程通过标准化的方式进行优化和整合。
它围绕着优化业务流程，加强流程控制，实现企业向更高效、更协同、更安全的模式转型升级。
在企业管理的过程中，“标准化结构化参数化模型化流程化”是现代化管理理念的重要组成部分，可以极大地提高企业的运营效率和管理水平，为企业的未来发展奠定坚实的基础。
结构化语言模型
结构化语言模型
结构化语言模型是指一种能够理解和生成具备结构化特点的自然语言的模型。
结构化特点通常包括语法结构、语义关系、命名实体等。
结构化语言模型通常由两个主要部分组成：句法模型和语义模型。
1. 句法模型：句法模型主要关注语言的结构和组织。
它利用语法规则和规范来分析输入句子的语法结构，如短语结构树和依存关系树。
常见的句法模型包括基于规则的语法分析器和基于统计的句法分析器。
2. 语义模型：语义模型主要关注句子的语义关系和意义。
它能够理解句子中词语的含义和上下文之间的关系，如词义消歧、语义角色标注等。
常见的语义模型包括基于规则的语义分析器和基于统计的语义分析器。
结构化语言模型在自然语言处理中起着重要的作用。
它可以帮助计算机理解和生成更准确、更自然的语言表达，从而提高机器翻译、信息检索、问答系统等任务的性能。
此外，结构化语言模型也可以应用于自动文本摘要、信息提取、情感分析等领域。
通过结构化语言模型，计算机能够更好地理解人类的语言，从而更好地与人类进行交互和沟通。
信用风险评估中的信用违约概率计算
信用风险评估中的信用违约概率计算信用风险评估是金融机构和投资者进行信用决策的重要工具，其中信用违约概率计算是评估一个借款人、债券或其他信用工具发生违约的可能性。
本文将介绍信用违约概率计算的一些常见方法和模型。
一、经济衰退模型经济衰退模型是基于历史数据和宏观经济指标来评估信用违约概率的一种方法。
该模型通常使用借款人的历史数据，如财务报表和贷款违约记录，以及宏观经济因素，如GDP增长率、失业率等来进行建模。
经济衰退模型可以帮助评估在不同经济环境下发生违约的概率，并可以用于预测未来违约的可能性。
二、违约概率评级模型违约概率评级模型是根据借款人的信用评级来评估其违约概率的方法。
信用评级机构会根据借款人的信用状况和风险特征，将其分为不同的评级等级。
每个评级等级对应着一定的违约概率。
违约概率评级模型可根据历史违约数据、借款人财务数据和宏观经济因素等进行建模，以便为借款人分配适当的信用评级。
三、结构化模型结构化模型是一种基于数学和统计方法评估信用违约概率的模型。
最常见的结构化模型是基于随机过程的模型，如Merton模型和Vasicek模型。
Merton模型基于借款人的债务结构和资产价值等因素来计算违约概率。
Vasicek模型则基于借款人的违约触发因素和市场风险因素。
结构化模型依赖于数学和统计方法的计算，需要较多的数据和参数估计，但其评估结果较为准确和可靠。
四、机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在信用风险评估中扮演了越来越重要的角色。
机器学习模型通过对大量数据的学习和训练，能够自动提取特征和规律，并进行预测和分类。
在信用违约概率计算中，机器学习模型可以通过对历史违约数据和借款人的风险特征进行学习和训练，来预测未来的违约概率。
机器学习模型的优势在于其能够处理大量的非线性、高维度和复杂的数据，提高了信用风险评估的准确性和效率。
总结：信用风险评估中的信用违约概率计算是金融机构和投资者进行决策的重要工具。
王芳-数字档案馆学-第五章 数字档案馆系统的分析与设计
第一节信息系统开发方法介绍
一、结构化生命周期法 （二）结构化分析与结构化设计 3、结构化设计的概念
结构化设计的核心是模块分解设计。结构化设计 运用一套标准的设计准则和工具，对系统控制层 次关系和模块进行分解。模块化显著提高了系统 的可修改性和可维护性，同时，为系统设计工作 的有效组织和控制提供了方便条件。结构化设计 最重要的概念包括模块化、内聚与耦合
第一节信息系统开发方法介绍
一、结构化生命周期法 （二）结构化分析与结构化设计 2、结构化设计 结构化设计是软件生命周期的重要组成部分， 是指把通过数据、功能和行为模型展示的软件 需求传送给设计阶段，由设计阶段产生体系结 构设计、接口设计、数据设计和过程设计
第一节信息系统开发方法介绍
一、结构化生命周期法 （二）结构化分析与结构化设计 2、结构化设计
第一节信息系统开发方法介绍
二、原型法
原型法的主要优点表现为：原型法的开发过程是 一个循环往复的反馈过程，符合用户对计算 机 应用的认识逐步发展、螺旋式上升的规律。 原 型法很具体，使用户能很快接触和使用系统，容 易为不熟悉计算机应用的用户所接受，可提 高 用户参与系统开发的积极性。
第一节信息系统开发方法介绍
第五章数字档案馆系统的分析与设计
本章要点
介绍了信息系统开发的一般方法，包括结构化 生命周期法、原型法、面向对象的开发方法以 及计算机辅助设计工程CASE；分析了档案信息 系统的规划方法和可行性研究；最后阐述了档 案信息系统设计的步骤和方法
关键词
档案信息系统 结构化生命周期法 原型法
面向对象的开发方法
第一节信息系统开发方法介绍
一、结构化生命周期法 （二）结构化分析与结构化设计 1、结构化分析 结构化分析方法适合于数据处理类型软件的需求 分析。由于利用图形表达需求显得清晰、简 明 ，易于学习和掌握。具体来说，结构化分析 方 法就是用抽象模型的概念，按照软件内部数 据 传递、变换的关系，自顶向下逐层分解，直 到 找到满足功能要求的所有可实现的软件为止。
《结构化思维：助力团队清晰思考、高效表达》(2天版)
结构化思维——助力团队清晰思考、高效表达课程背景：作为职场人士，你在工作中是否会遇到以下情况？开会时，大家面对冗长的讨论却没有结论；写报告时，面对大量信息却没有思路无从下笔，煞费苦心完成的报告却被领导痛批无主题无重点无结论，退回重写；向上级汇报时，连续汇报15分钟，领导却不知道你到底想说啥；领导安排时，却抓不住上级的核心要求；结构化思维就是用来解救这样的职场人士的！结构化思维的的核心理念——金字塔原理是麦肯锡核心工具之一，它能有效帮助人们掌握思考、表达问题的关键方法，养成结构化思维的习惯。
掌握金字塔原理（即结构化思维模式），可以强化学员以受众为中心的沟通观念，关注、挖掘受众的意图、需求、利益点、关注点、兴趣点和兴奋点，想清自己如何组织内容，该说些什么、怎么说，掌握表达的标准结构、规范形式，使沟通取得良好的效果，使表达过程更加切合受众的需要。
课程目标：1.帮助学员建立结构化思维模式，提高结构化思维能力并能运用到实际工作中。
2.使学员能够了解结构化思维的4个基本特征，并能掌握运用。
3.使学员在日常工作中，能运用工具使思考更清晰、表达更高效。
4.使学员能学会如何有结构的完成各类书面材料，并且条理清晰、重点突出。
课程时间：2天，6小时/天课程对象：企业中基层管理者、高潜能员工课程方式：理论讲授(50%)+案例分析、小组研讨(30%)+实操练习(20%)课程模型：模型一：结构化思维的四个基本特征模型二：结构化思维RPE三层次模型课程大纲课程导入：结构化思维的概念导入1.结构无处不在2.职场需要结构化思维小练习：测测你的记忆力？第一讲：认知结构化思维一、什么是结构？二、什么是结构化思维？三、结构化思维的四个基本特征1.结构化思维的核心理念——金字塔原理1）麦肯锡&金字塔原理2）为什么要使用金字塔原理？案例：你能用30秒介绍你的公司吗？2.四个基本特征1）结论先行2）以上统下3）分类清楚4）逻辑递进案例展示：麦肯锡PPT演示四、结构化思维的三个层次（RPE模型）1.信息接收（Receive）2.思维处理（Process）3.表达呈现（Express）练习：你敢来挑战吗？第二讲：结构化的接收信息1.不是所有的信息都有用2.我们的思维习惯1）同时发生的事物之间存在关联2）神秘数字“7”练习：你会逻辑分类吗？3.接收信息三部曲1）识别——识别信息中的事实、理由、结论2）判断——找到事实与观点的对应关系3）概括——用一句话概括所有内容练习：搭建文章/视频的金字塔结构第三讲：结构化的系统思考一、基于目标定主题1.确定目标前先设定场景2.场景越具体内容才能更准确3.目标是希望对方能有哪些行为二、中心思想的精准概括1.中心思想的TOPS原则1）有的放矢2）贯穿整体3）掷地有声4）言之有据2.概括各组思想1）总结句避免使用“缺乏思想”的句子2）总结句要说明行动产生的结果/目标3）找出各结论之间的共性三、纵向结构——结论先行、以上统下1.自上而下：疑问/回答式的分析推理搭建步骤：1）提出主题思想2）设想受众的主要疑问3）写序言：背景—冲突—疑问—回答4）假想与受众进行疑问/回答式对话案例：如何给客户推荐业务？练习：自上而下的搭建金字塔结构2.自下而上：各组思想的归纳概括总结思考步骤：1）列出想表达的所有思想要点2）找出各要点之间的逻辑关系3）得出概括出来的结论。
逻辑化思考、结构化表达五个模型
逻辑化思考、结构化表达五个模型一个人的谈吐，往往能决定此人职位高低以及社会影响力的大小，平时我们会碰到很多提升演讲能力的培训以及课程、甚至电视节目比比皆是，像安徽卫视《我是演说家》、中央电视台《开奖啦》等等有关综艺的节目丛出不穷，大家都想着提升自己的语言表达能力，做到快速扩大自己的影响力，因为无论在工作以及生活中，我们都会遇到和人沟通，比如上级、平级、下级、客户、家人、亲戚、朋友等，每次沟通与表达我们都期望能给对方留下好的影响。
下面将重点分解与介绍，帮助大家规避脑子里有一大堆想法，表达不出来，或者表达之后发现和内心的想法差别很大，从而提升大家在工作和生活当中的影响力，加深印象。
一、时钟模型；时钟模型是语言表达中常用的模型之一，他是按照时间的先后顺序去安排话题，去推进，比如从早上→中午→晚上；从设计→开发→实施；从古代→近代→现代等等一类的结构都可以，这样能方便倾听者去理解，去窜测，因为大家习惯了时间顺序去输出东西。
那么时钟模型的应用主要体现在，比如应对上司的突然提问，和公司其他部门领导汇报工作进度、或者对新项目的设想与思路等；二、环球模型；环球模型是以地理位置或者视觉区域作为结构进行阐述，比如从度假案例：从北京→上海→深圳；屏幕依赖案例：从手机→平板→台式电脑；这样方便大家清晰地去了解与推断，它比较适用于喜欢以形式方式思考的观众，以及大型场合的演讲，这样能调动大家的兴趣，聚焦大家的目光。
三、三角模型；三角模型是通过方面、层面或者视角的方式对信息进行组织。
也就是说描绘我们通过哪些方式和手段去达到和提升我们最终想要的结果，例如：如何在试用期内提升人员留存率：招聘方面：选拔能力匹配意愿度高的员工；入职培训方面：帮助员工学习与岗位匹配的技能；跟进与面谈方面：了解员工的问题及困惑。
那么三角模型什么情况下使用呢？情况一：表现出客观的观点；情况二：显示出深思熟虑；情况三：陈列出观点等。
四、变焦镜模型；变焦镜模型是通过视野变化来带动听众强烈的视觉运动，从而调动听众的好奇心，可以从大到小，也可以从小到大，或者远到近，近到远都可以。
第4章 结构化分析
基本目标：
（1）描述用户的需求。 （2）为软件设计工作奠定基础。 （3）定义一组需求，一旦开发出软件 产品之后，就可以用这组需求作为标准 来验收该产品。
实体 -关系图 数据流图
数据 字典
状态转换图
控制规约
结构化分析模型的结构
4
4.2 数据流图
一、数据流图的基本成分
数据流图的基本图形元素：
或 数据的源点/终点 source or sink
⊕ T
C 只有数据流A或只有数据流B（但数据流A和数据 流B不能同时）输入时变换成数据流C B 数据流A变换成数据流B或数据流C，但不能变换 T ⊕ C 成数据流B和数据流C
6
4.2 数据流图
二、数据流图绘制方法
绘制步骤： 找出系统的输入和输出
画系统的内部 画加工的内部
注意事项： （1）命名 （2）层次结构 （3）图和加工的编号 （4）在系统分析中要注意区别物流和数据流 （5）每个加工至少有一个输入数据流和一个输出数据流 （6）数据存储的读取 （7）数据守恒 （8）父图和子图的平衡 （9）局部数据存储 （10）合理分解
的信息存储。
13
4.4 数据字典
二、内容及格式
1．数据流条目 要定义数据流图中的数据流就要用数据流条目。数据流条目给出了某个数据流的 定义，它通常是列出该数据流的各个组成数据项。
表4.1 数据字典使用的描述符号
符 号 = ＋ [· · · |· · · ] [· · · ，· · · ] 含 义 被定义为 与 或 或 示 例 X=· · · 表示X由· · · 组成 X=a＋b表示X由a和b组成 X=[a|b]表示X由a或b组成 X=[a，b]表示X由a或b组成
4.4 数据字典
结构化分析建模
类保险；
除此之外的其他申请者都适用于A类保险。
判定表
条提件取名 问题中取的值 条件：符年号龄、取性值别数m、
年龄婚姻。年龄≤21
C
m1=3
标出条2件1<年的龄取<2值6 Y
年龄≥26
L
性别
男
M
m2=2
女
F
婚姻
未婚
S
m3=2
它的结构可分成两层：
外层：用来描述控制结构，采用顺序、选择、重复三种 基本结构。
内层：一般采用祈使语句的自然语言短语，使用数据字 典中的名词和有限的自定义词
举例
统计空格 seq
打开文件 读入字符串
Totalsum = 0 程序体 iter until文件结束
……
程序体end 印总数seq
销售包含一组商品； 每个商品都有相应的描述信息； 每个支付对应一个销售。
实体的属性：
销售：编号、总价、1{商品}*，日期 支付：编号、支付客户、找零、销售编号 商品：编号、数量 商品描述：名称、产地、厂家、单价
面向数据流的建模
面向数据流的建模是结构化需求分析方法之一 采用自顶向下逐层分解，描绘满足用户要求的软件模
名字：零件编号 别名： 描述：惟一标识一个特定零件的关 键组成 定义：零件编号=8位字符 位置：定货报表、定货信息 库存清 单
名字：价格 别名：价格范围 描述：某个零件目前参考价格或者 上下限 定义：价格=1{零件单价}2 位置：定货报表 定货信息 库存清单
状态转换图
状态模型是一种描述系统对内部或者外部事件响应的行为 模型。
面向数据的建模方法
二、结构化模型介
• 3公司资产价值服从几何布朗运动，即
dVt Vt udt Vt v dWt , V0 0
V
• W是均值为0，方差为T的正态分布 。
• 4债务具有绝对优先求偿权，在债务人违约 后，债权人和债务人不能再重新讨价还价， 不存在清算成本；
• 5企业违约的定义：在债务的到期日，若公 司资产市值V低于债务面值F，则企业违约， 即违约时间被设为：
ln( Dt / F ) y T t
1 V 信用溢价＝ y r ln[ N (d 2 ) N (d1 )] r (T t ) T t Fe
（5）评价
• Merton(1974)模型是最早也是最标准的基 于现代期权定价理论和公司财务理论建立 起来的违约风险度量模型，是对传统的违 约风险度量方法的一次重要革命。
• 公司违约的可能性和期权的价值之间存在 直接的联系，而期权价值的一个重要决定 因素是企业资产价值与负债面值差值的期 望与公司资产波动率的比值，也就是说， 公司违约率由公司资产价值和负债价值共 同决定，是债务到期时企业资产市场价值 不超过企业负债的账面价值的概率。
2、Merton模型的基本假设
• 1公司资本结构由债务和股权组成，即公司资产市 场价值=权益市场价值＋债务市场价值，而股权可 以看作是以企业资产市值为标的物、执行价格为 债务面值的买入期权； • 2股票价格是个随机过程、允许卖空、没有税收和 交易费用、证券是无限可分的、市场上不存在套 利机会、证券交易具有连续性、无风险利率在债 务人还清债务前保持不变；
2
PD N (d 2 ) 1 N (d 2 ) 1 N (
ln(V / F ) (r 0.5 * v )
2
v T t
)
数据模型的名词解释
数据模型的名词解释数据模型是计算机科学术语，用来描述用于表达数据的概念模型或数学模型的集合。
它抽象地定义了系统或实体之间的关系，这些系统或实体之间的关系称为“模型”。
模型旨在建立系统之间的一致性，使其易于管理，运行，或用于分析。
数据模型包括：关系数据模型，对象-关系数据模型，结构化数据模型，网状数据模型，面向对象数据模型，树型数据模型，网页数据模型，组合数据模型，位图数据模型，和矢量数据模型等。
关系数据模型是指以表格形式表示的类似行列或多维阵列的数据项的模型。
它将数据分解为表格，表格中的行表示记录，列表示字段，而单元格则表示这些字段的值。
这种模型可以用于存储和处理关系型数据，包括客户数据、产品数据、订单数据等。
对象-关系模型是一种将关系数据模型与对象-关系模型结合在一起的模型。
它主要用于把大型数据库中的对象与关系数据连接起来的应用。
它通常包含多个特殊的物件，这些物件可以在数据库中被表达为关系，并遵循特定的规则来检索数据。
结构化数据模型是一种数据模型，用于表示结构化数据。
它是一种数据存储和管理层面的模型，它被用于创建数据库，以及保存和管理由多个数据表所组成的大型数据集。
它主要用于复杂的业务逻辑，它可以追溯数据，记录数据，跨表查询数据，并保证数据的统一性和一致性。
网状模型是一种数据模型，用于表达网络结构，并通过将数据元素以连接的方式组织起来来存储和处理数据。
它可以用于多种数据存储，比如电话号码簿，路线图，组织结构图，电子邮件地址，网络连接等。
面向对象模型是数据模型的一种，它用于表达和处理一组被称为对象的非结构化或半结构化数据。
它可以存储和处理复杂的数据，不同于关系型数据模型，它可以表达复杂的关系和模糊概念。
树状模型是一种数据模型，它使用树状图表示数据。
它是有很多子类的数据模型，形式上包括完全二叉树，文件系统树，二叉搜索树，分层树，属性树等等。
它可以用于存储复杂的数据或记录，如多级类别结构，可以被用来表示组织结构，森林，路线图等。
第3章 结构化分析建模
3.3 功能建模
• 招生系统的分层数据流图
3.3 功能建模
• 数据流图的分层示意图
3.3 功能建模
• 实例研究
银行储蓄系统的业务流程： 储户填写的存款单或取款单由业务员键入系统； 如果是存款则系统记录存款人姓名、住址（或电话 号码）、身份证号码、存款类型、存款日期、到期 日期、利率、密码（可选）等信息，并印出存单给 储户； 如果是取款而且开户时留有密码，则系统首先核对 储户密码，若密码正确或存款时未留密码，则系统 计算利息并印出利息清单给储户。 要求画出分层的数据流图，并细化到2层数据流图。
第2部分 结构化软件开发方法
第3章 结构化分析建模
3.1 软件需求分析阶段的任务
• 可以把软件需求分析阶段的工作分为4个步骤，即 获取需求、分析需求、定义需求和验证需求，如 图所示。
软件需求分析阶段的工作步骤
3.1 软件需求分析阶段的任务
• 需求获取
通过启发、引导从客户（或用户）那里得到的原始 需求是他们的业务要求（needs），简称为N。 这是分析之前获取的需求，其中可能存在一些实际 问题，这些问题只有通过分析才能得到解决，直接 把获取的需求作为软件设计阶段的依据将会导致严 重的后果。
3.6 数据字典
• 词条描述
对于在数据流图中每一个被命名的图形元素均加 以定义； 其内容包括图形元素的名字，图形元素的别名或 编号，图形元素类别（如加工、数据流、数据文 件、数据元素、数据源点或数据汇点等）、描述、 定义、位臵等。
3.6 数据字典
• 数据流词条
数据流是数据结构在系统内传播的路径，数据流词 条应包括以下几项内容。 ①数据流名：要求与数据流图中该图形元素的名字一致。
管理员基本信息收发室挂号邮件管理系统教师基本教师基本信息邮件基本信息教师教师邮件到邮件到达信息管理员管理员学生邮件到达信息收发室挂号邮件管理系统邮局邮件收发单学生基本信息日期时间教师学生时钟作业?画出收发室挂号邮件管理系统的下一层数据流图作业?画出收发室挂号邮件管理系统中的er图任选五个数据元素用定义式进行数据定义
二、结构化模型介
• 总之，在一个资本市场相对健全的国家里， Merton(1974)模型可作为市场参与者和管 理层用来预测企业破产、评价证券投资风 险、信贷决策、信用风险管理的有效工具。
• 但是，与其他模型一样，Merton(1974)模 型也存在许多的缺陷。首先，模型的一些 假设条件过于理想化和苛刻，如假设债务 人的资本结构很简单、违约点是债务总面 值、
E 是股权价值（股票市场价格）， A 是公司资产市场现值， σA 是 公司资产价值波动性（标准差）， D是负债价值，r是无风险利率， τ是时间范围(期权有效期 )
函数的具体形式:
E AN(d1 ) De rt N(d 2 )
N——正态分布变量的累积概率分布函数
1 A ln r 2 A D 2 d1 A
• 首先，随着资本市场的深化发展，资本市场信息 对企业的影响越来越大，而Merton(1974)模型就 充分利用了资本市场的信息，对所有公开上市企 业进行违约风险的量化和分析；其次，模型中的 输入数据主要来自股票市场的实时资料，而分企 业的历史数据，因而能够对上市企业的信用价值 进行逐日盯市的连续评估，尤其是对单个企业而 言，该模型是一种有用的早期预警系统，具有很 强的前瞻性，其预测能力更强、更及时，也更准 确；此外，Merton(1974)模型建立在现代期权定 价理论和企业财务理论基础之上，其具有很强的 理论基础做依托。
• 对Merton(1974)模型中隐含的违约回收率 进行了推导后，从理论上分析了 Merton(1974)模型产生信用溢价低估现象 的原因，而后借鉴KMV模型的思想，提出 了具有中国特色的Merton(1974)修正模型。
KMV模型概述 KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年 建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型 认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债 务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地 在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。为 此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款 企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。在债务到 期日，如果公司资产的市场价值高于公司债务值（ 违约点），则公司股权价值为公司资产市场价值与 债务值之间的差额；如果此时公司资产价值低于公 司债务值，则公司变卖所有资产用以偿还债务，股 权价值变为零。
(完整版)结构化和非结构化定义和特征
结构化、非结构化数据相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。
非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。
结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据) 非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML 文档就属于半结构化数据。
它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
数据模型：结构化数据：二维表（关系型）半结构化数据：树、图非结构化数据：无RMDBS的数据模型有：如网状数据模型、层次数据模型、关系型其他：结构化数据：先有结构、再有数据半结构化数据：先有数据，再有结构随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。
这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。
因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。
软件工程导论重点内容
软件工程导论重点内容软件工程导论是计算机科学与技术专业的一门基础课程，旨在引导学生了解软件工程的基本理论和实践方法。
本文将介绍软件工程导论课程的重点内容，涵盖软件开发过程、软件需求、软件设计、软件测试等方面。
一、软件开发过程1. 瀑布模型：介绍瀑布模型的基本概念和各个阶段的任务，包括需求分析、系统设计、编码、测试与维护。
2. 增量模型：解释增量模型的概念和原理，强调其在大型软件项目中的优势和适用条件。
3. 敏捷开发：介绍敏捷开发方法，包括Scrum、极限编程（XP）等，着重强调其迭代、适应性和用户参与的特点。
二、软件需求1. 软件需求工程：介绍软件需求的基本概念和工程过程，包括需求获取、分析、建模、验证和管理等步骤。
2. 需求规格说明：讲解需求规格说明的标准格式、内容和编写方法，包括功能需求、非功能需求和约束条件的描述。
3. 需求变更与演化：强调软件需求的动态性和变化性，介绍需求变更的处理方法和管理策略。
三、软件设计1. 结构化设计：介绍结构化设计的目标和原则，包括模块化、信息隐藏、高内聚低耦合等概念。
2. 面向对象设计：介绍面向对象设计的基本思想和方法，包括类、对象、继承、封装、多态等。
3. 设计模式：介绍常用的设计模式，包括工厂模式、单例模式、观察者模式等，并解释其在软件设计中的应用场景。
四、软件测试1. 测试基础：介绍软件测试的原理和基本概念，包括测试目标、测试用例和测试覆盖度等。
2. 黑盒测试：解释黑盒测试的方法和策略，包括等价类划分、边界值分析、决策表等。
3. 白盒测试：介绍白盒测试的方法和技术，包括代码覆盖率、路径覆盖、条件覆盖等。
五、软件质量与项目管理1. 软件质量：讲解软件质量的定义和评价标准，包括功能性、可靠性、可维护性等。
2. 软件度量与度量指标：介绍软件度量的方法和工具，包括代码行数、Bug密度、投入产出比等。
3. 软件项目管理：讲解软件项目管理的重要性和基本步骤，包括需求管理、进度管理、团队管理等。
结构方程简介
结构方程简介结构方程模式的原理与特性整体来说，SEM的基本原理若从其字面的涵义而言，涉及了结构化（structural）、假设方程式（hypothesized equation）与模型分析（modeling）等数项基本内涵，以下，即以假设考验、结构化检验与模型分析等三个概念来说明SEM的基本原理。
一、结构方程模式的基本原理（一）假设考验（hypothesis-testing）结构方程模式的第一个主要内涵，是统计学当中有关推论统计中的假设考验。
假设考验可以说是推论统计最主要的内容，也是行为科学研究核心的观念。
在SEM当中，研究者为了验证自己所提出理论观点的适切性，提出一套理论性的建构，此时，不论是针对整体模型的适切性考验，或是个别变项间关系的参数估计，都是以假设考验的方式来检验之。
在方法学上，所谓研究假设（hypothesis）是研究者对于所欲研究的对象之间关系的描述或暂时性的解答，有待研究者搜集实证资料来加以检验。
例如，在线性关系（linear relationship）当中，研究假设通常是在说明变项之间具有特定的关系。
例如「成就动机的高低会影响学业的表现」，这一个研究假设在假设考验当中，若改以统计的术语来表示，则为「成就动机与学业成绩之间具有相关」，或以来表示，代表成就动机与学业成绩两个概念之间的关系，研究者对于这两个概念之间具有特定关系的主张，称为对立假设（alternative hypothesis），以H1表示。
他之所以称为「对立」假设，是因为他与另一个假设的立场是相对的，该假设是「成就动机与学业成绩之间没有相关」，可以来表示，此一假设称为虚无假设（null hypothesis），以H0表示，因为他所陈述的是母群体之间不具有特别的关系，在假设考验上是为基本的参考点。
H0与H1这两个假设构成了假设考验的两个对立条件，他们之间具有完全互斥与对立的关系。
如果统计的数据证明其中一个为真，另一个假设自动为伪，如果证明其中一个为伪，另一个假设即自动为真。
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d1
ln(V / F ) (r 0.5 * v )(T t )
2
v T t
, d2
ln(V / F ) (r 0.5 * v )(T t )
2
v T t
• d2也是违约距离。 • 权益波动率和资产波动率之间的关系
E
V v N (d1 ) VE
T ＝
if VT F if VT F
• 6不存在流动性的调整
（3）参数和的估计
• 设F为T时的债务账面价值，即期权执行价 格，根据买入期权理论，在债务到期日， 权益价值
VE max(0,V F )
VE VN (d1 ) Fe
r (T t )
N (d 2 )
（4）违约率 (probability of default)
• 设在起始点t，公司资产价值为V，根据第4 个基本假设，应用伊藤(Ito) 定理， 则在T点 公司资产价值VT为：
VT Ve
(u0.5* 2 )(T t ) vWT
WT T t
• 服从标准正态分布的残差变量
• 首先，随着资本市场的深化发展，资本市场信息 对企业的影响越来越大，而Merton(1974)模型就 充分利用了资本市场的信息，对所有公开上市企 业进行违约风险的量化和分析；其次，模型中的 输入数据主要来自股票市场的实时资料，而分企 业的历史数据，因而能够对上市企业的信用价值 进行逐日盯市的连续评估，尤其是对单个企业而 言，该模型是一种有用的早期预警系统，具有很 强的前瞻性，其预测能力更强、更及时，也更准 确；此外，Merton(1974)模型建立在现代期权定 价理论和企业财务理论基础之上，其具有很强的 理论基础做依托。
• 对Merton(1974)模型中隐含的违约回收率 进行了推导后，从理论上分析了 Merton(1974)模型产生信用溢价低估现象 的原因，而后借鉴KMV模型的思想，提出 了具有中国特色的Merton(1974)修正模型。
二、结构化模型介绍
• 结构化模型，是因为该模型基本思想是通 过分析企业的财务资本结构状况来判断企 业的违约风险可能性，即比较企业的资产 市场价值与其债务市场价值之间的关系， 若资产价值小于债务价值，则认为企业发 生违约。最基本的结构化模型是由默顿在 1974年建立起来的Merton(1974)模型，后 来KMV公司根据实际历史违约数据信息对 Merton(1974)模型进行了改进，提出了在 实践中应用较为广阔的KMV模型。
• 违约只发生在债务到期日等等；其次，模型的应 用范围有限，仅适用于上市企业违约风险的度量； 再次，由于模型对债务人违约回收率的不合理假 设，使得该模型计算得到的短期（一年期及以下） 理论信用溢价值很小，与债务人的实际溢价有较 大偏差，这一点在国外已经得到验证，所以 Merton(1974)模型更多的被用于企业违约率的度 量研究，而单独的对其进行信用溢价的实证研究 较少，更多的是将其与其他结构化模型进行了对 比研究。
• 公司违约的可能性和期权的价值之间存在 直接的联系，而期权价值的一个重要决定 因素是企业资产价值与负债面值差值的期 望与公司资产波动率的比值，也就是说， 公司违约率由公司资产价值和负债价值共 同决定，是债务到期时企业资产市场价值 不超过企业负债的账面价值的概率。
2、Merton模型的基本假设
• 1公司资本结构由债务和股权组成，即公司资产市 场价值=权益市场价值＋债务市场价值，而股权可 以看作是以企业资产市值为标的物、执行价格为 债务面值的买入期权； • 2股票价格是个随机过程、允许卖空、没有税收和 交易费用、证券是无限可分的、市场上不存在套 利机会、证券交易具有连续性、无风险利率在债 务人还清债务前保持不变；
2
PD N (d 2 ) 1 0.5 * v )
2
v T t
)
（5）模型内生的信用溢价公式
• 根据信用溢价的定义，默顿(Merton,1974) 推导出了Merton(1974)内生得到的信用溢 价公式。 • 设零息债券的到期收益率为y，则T时企业 债券到期收益率可简单表示为：
• 总之，在一个资本市场相对健全的国家里， Merton(1974)模型可作为市场参与者和管 理层用来预测企业破产、评价证券投资风 险、信贷决策、信用风险管理的有效工具。
• 但是，与其他模型一样，Merton(1974)模 型也存在许多的缺陷。首先，模型的一些 假设条件过于理想化和苛刻，如假设债务 人的资本结构很简单、违约点是债务总面 值、
• 3公司资产价值服从几何布朗运动，即
dVt Vt udt Vt v dWt , V0 0
V
• W是均值为0，方差为T的正态分布 。
• 4债务具有绝对优先求偿权，在债务人违约 后，债权人和债务人不能再重新讨价还价， 不存在清算成本；
• 5企业违约的定义：在债务的到期日，若公 司资产市值V低于债务面值F，则企业违约， 即违约时间被设为：
ln(VT ) ln(V ) (u 0.5 * v )(T t ) v T t
2
• 依据违约定义，在风险中性条件下[1]，债 务到期日的违约率为 在风险中性条件下， 假定企业资产预期收益率u等于无风险利率r。
PD p(VT F ) p(lnVT ln F ) p(lnV (u 0.5 * v )(T t) v T t ln F )
• 对Merton(1974)模型做出理论重大突破的 近年来的一些扩展后的结构化模型。由于 本文的后续研究主要是对Merton(1974)模 型以及多个结构化模型的实证应用研究， 所以本文对这些结构化模型进行简要评述， 并对结构化模型进行了一定的改进。
1、Merton模型的思想
• Merton(1974)基于Black-Scholes(1973)欧式看涨 期权定价理论，构建了违约风险的标准结构化模 型(standard structure model)，通常又被称为 Merton(1974)模型。模型的基本思想是将负债经 营的企业看作是被债权人持有的证券，而股东持 有一个以该证券为标的物的看涨期权，当企业的 总资产市场价值高于债务面值时，股东行使看涨 期权，即偿还债务，从而继续拥有公司；如果资 产价值低于债务面值，公司破产，公司所有者将 公司出售给看跌期权的持有人，即债权人拥有公 司
ln( Dt / F ) y T t
1 V 信用溢价＝ y r ln[ N (d 2 ) N (d1 )] r (T t ) T t Fe
（5）评价
• Merton(1974)模型是最早也是最标准的基 于现代期权定价理论和公司财务理论建立 起来的违约风险度量模型，是对传统的违 约风险度量方法的一次重要革命。