高中生物,性别比例到底怎么影响种群密度??

细说种群密度的影响因素湖南省永州市第二中学　张俊贵种群密度是种群的数量特征中最基本的特征，种群特征中的年龄组成、性别比例、出生率和死亡率、迁入率和迁出率等因素都可以影响种群密度，下面仔细说说这四种因素对种群密度影响。

1、年龄组成—--种群密度的间接影响因素

⑴种群的年龄组成可分为三种基本类型（见下表）

类型

种群构成特点

出生率与死亡率

发展趋势

年龄锥体图示

锥体特点

增长型

幼年个体很多,老年个体很少

出生率﹥死亡率

种群密度会越来越大

金字塔型：基部宽，顶部窄

稳定型

各年龄期的个体数目比例适中

出生率≈死亡率

种群密度在一段时间内保持稳定

钟型

衰退型

老年个体很多,幼年个体很少

出生率﹤死亡率

种群密度会越来越小

壶型：基部比较狭窄，顶部比较宽

⑵年龄组成常常作为预测未来种群密度变化的主要依据，是通过影响出生率和死亡率来影响种群密度。

2、性别比例

-----种群密度的间接影响因素

种群的性别比例是指种群中雌雄个体数目的比例。在野生种群中，性别比例的变化往往会引起配偶关系及交配行为的变化，从而使种群的繁殖潜力产生差异，是通过影响出生率和死亡率来影响种群密度。

3、出生率和死亡率-----

种群密度的最直接影响因素

出生率是指在单位时间内新产生的个体数目占该种群个体总数的比率；死亡率是指在单位时间内死亡的个体数目占该种群个体总数的比率。出生率和死亡率是决定种群大小和种群密度变化的最直接的影响因素。出生率大于死亡率，种群密度增加；出生率小于死亡率，种群密度减小；出生率等于死亡率，种群密度不变。

4、迁入率和迁出率-----种群密度的直接影响因素

对一个种群来说，单位时间内迁入和迁出的个体，占该种群个体总数的比率。迁入使种群数量增加；迁出使种群数量减少，是种群密度的直接影响因素。

5、四种因素对种群密度影响的整合模型

点拨：

⑴种群的数量特征可以分为三个层次：①种群密度是最基本的数量特征；②出生率和死亡率、迁入率和迁出率是初级种群参数，其中出生和迁入使种群数量增加；迁出和死亡使种群数量减少；③年龄组成和性别比例是次级种群参数。

⑵出生率和死亡率、迁入率和迁出率是决定种群大小和种群密度的直接因素，出生率高，迁入多时种群密度大；相反，种群密度小。年龄组成和性别比例是种群密度的间接影响因素，因年龄组成和性别比例对种群密度的影响最终通过影响种群的出生率和死亡率来体现。

6、预测种群密度未来变化趋势的思路

首先依据的是年龄组成情况，其次是性别比例，由此推导种群出生率和死亡率的关系，从而确定种群的未来变化趋势。

⑴年龄组成

①增长型：出生率﹥死亡率，种群密度增大②稳定型：出生率≈死亡率，种群密度基本稳定；③衰退型；出生率＜死亡率，种群密度减少。

⑵相同年龄组成情况看性别比例

①♀﹥♂，种群密度增长快；②♀≈♂，种群密度增长相对稳定；③♀﹤♂，种群密度增长慢。

不对。

J”型曲线的生物学含义

“J”型曲线在更多的时候，它并不是种群增长的实际状况，例如，环颈雉实际增长曲线和理论上的“J”型曲线是大致符合的，而它的生物学含义是反映了种群增长的潜力或者趋势。

我理解的J型曲线是一种统计学总结出的一种规律。

一个种群的增长取决于四率即出生率、死亡率、迁入率、迁出率。

J型增长更多的是表明出生率大于死亡率，或迁入率大于迁出率。

而S型增长是因为有环境阻力，使种群数量在K值附近波动。

希望能帮到你。:)

到stat模式选a+bx，把x，y填进去，shift 1，5：var，自己选择参数。

CASIO fx-991CN X：

CASIO fx-991CN X是卡西欧的一次具有革命性的更新换代。CLASSWIZ系列的出现，标志着函数型计算器上升到了一个新的台阶。

毫无疑问，CLASSWIZ系列计算器的出现，让卡西欧又一次登上了函数型计算器的巅峰。CLASSWIZ系列函数型计算器最具革命性的两点在于，一是将大部分难以理解的计算器符号或单词以中文的形式表达，极大地方便了用户的使用；二是采用了更高分辨率的液晶显示屏（192×63）。

对于学生、工程师来说能够轻松处理科学计算的函数计算器逐步成为必需品，例如可以复杂计算的科学函数计算器、装载程序功能的程序函数计算器、具备制图功能和编程功能的图形函数计算器等。

扩展资料：

趋势线

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

流行病学

有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关，除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。

例如，假设我们有一个回归模型，在这个回归模型中吸烟行为是我们最感兴趣的独立变量，其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。

研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量，已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。

然而，我们不可能把所有可能混淆结果的变量都加入到实证分析中。例如，某种不存在的基因可能会增加人死亡的几率，还会让人的吸烟量增加。因此，比起采用观察数据的回归分析得出的结论，随机对照试验常能产生更令人信服的因果关系证据。

当可控实验不可行时，回归分析的衍生，如工具变量回归，可尝试用来估计观测数据的因果关系。

-线性回归

32 信用风险计量

信用风险计量是现代信用风险管理的基础和关键环节。信用风险计量经历了从专家判断法、信用评分模型到违约概率模型分析三个主要发展阶段，特别是《巴塞尔新资本协议》鼓励有条件的商业银行使用基于内部评级体系的方法(InternaRating-Based Approach)来计量违约概率、违约损失并据此计算信用风险对应的资本要求，有力地推动了商业银行信用风险内部评级体系和计量技术的深入发展。

商业银行对信用风险的计量依赖于对借款人和交易风险的评估。《巴塞尔新资本协议》明确要求，商业银行的内部评级应基于二维评级体系：一维是客户评级，另一维是债项评级。

321 客户信用评级

1 客户信用评级的基本概念

客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行，评级目标是客户违约风险，评价结果是信用等级和违约概率(PD)。

单选下列关于客户信用评级的说法，错误的是()。

A评价主体是商业银行

B评价目标是客户违约风险

C评价结果是信用等级和违约概率

D评价内容是客户违约后特定债项损失大小

答案：D

(1)违约的定义

根据《巴塞尔新资本协议》的定义，当下列一项或多项事件发生时，债务人即被视为违约：

①商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品(如果存在的话)，借款人可能无法全额偿还对商业银行的债务。

②债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上(含)。若债务人超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视作逾期。

③以下情况将被视为可能无法全额偿还债务：

银行停止对贷款计息;

在发生信贷关系后，由于信贷质量出现大幅度下降，银行冲销了贷款或计提了专项准备金;

银行将贷款出售并相应承担了较大的经济损失;

银行同意消极债务重组，由此可能发生较大规模的减免或推迟偿还本金、利息或费用，造成债务规模减少;

就借款人对银行的债务而言，银行将债务人列为破产企业或类似的状况;

债务人申请破产，或已经破产，或处于类似状态，由此将不履行或延期偿还银行债务。

(2)违约概率

违约概率是指借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级1年期违约概率与003%中的较高者。巴塞尔委员会设定003%的下限是为了给风险权重新定下限，也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。

单选在《巴塞尔新资本协议》中，违约概率被具体定义为借款人内部评级1年期违约概率与( )中的较高者。

A01%

B001%

C03%

D003%

答案：D

违约概率的估计包括两个层面：一是单一借款人的违约概率;二是某一信用等级所有借款人的违约概率。《巴塞尔新资本协议》要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率，常用方法有历史违约经验、统计模型和外部评级映射三种方法。

与违约概率容易混淆的一个概念是违约频率，即通常所说的违约率。违约频率是事后检验的结果，而违约概率是分析模型作出的事前预测，两者存在本质的区别。

与违约概率容易混淆的另一个概念是不良率，使不良债项余额在所有债项余额的占比，二者不具有可比性。

2客户信用评级的发展

(1)专家判断法

即专家系统(Expert System)，是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。

①与借款人有关的因素：

声誉(Reputation)

杠杆(Leverage)

收益波动性(Volatility of Earnings)

②与市场有关的因素

经济周期(Economic Cycle)

宏观经济政策(Macro-Economy Policy)

利率水平(Leveof Interest Rates)

目前所使用的专家系统，其中，对企业信用分析的5Cs系统使用最为广泛。5Cs系统指：

品德(Character)

资本(Capital)

还款能力(Capacity)

抵押(Collateral)

经营环境(Condition)

除5Cs系统外，使用较为广泛的专家系统还有针对企业信用分析的5Ps系统和针对商业银行等金融机构的骆驼(CAMEL)分析系统。

5Ps包括：个人因素(PersonaFactor)、资金用途因素(Purpose Factor)、还款来源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。

单选在客户信用评级中，由个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素和企业前景因素等构成，针对企业信用分析的专家系统是( )。

A5Cs系统

B5Ps系统

CCAMEL分析系统

D4Cs系统

答案：B

骆驼(CAMEL)分析系统包括：资本充足性(CapitaAdequacy)、资产质量(Asset Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流动性(Liquidity)。

专家系统的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，这种主观性很强的方法/体系带来的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性。此外，尽管专家系统在银行业的长期发展和实践中已经形成了较为成熟的分析框架，但专家系统缺乏系统的理论支持，尤其是对关键要素的选择、权重的确定以及综合评定等方面更显薄弱。因此，专家系统更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对信用风险的准确计量。

(2)信用评分法

信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型，利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级。

背景知识：信用评分模型

20世纪60年代，xyk的推出促使信用评分技术取得了极大发展，并迅速扩展到其他业务领域。奥而特曼(Altman，1968)提出了基于多元判别分析技术的Z评分模型;马丁(Martin，1977)、奥尔森(Ohlson，1980)和威金顿(Wiginton，1980)则首次运用Logit模型分析企业破产问题。

信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。基本过程是：

①首先，根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关，模拟出特定形式的函数关系式;

②其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重;

③最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式计算出一个数值，根据该数值的大小衡量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定贷款与否。

存在一些突出问题：

①信用评分模型是建立在对历史数据(而非当前市场数据)模拟的基础上，因此是一种向后看(Backward Looking)的模型。

②信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高。

③信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后者往往是信用风险管理最为关注的。

(3)违约概率模型

违约概率模型分析属于现代信用风险计量方法。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡率模型，在银行业引起了很大反响。

《巴塞尔新资本协议》也明确规定，实施内部评级法的商业银行可采用模型估计违约概率。

与传统的专家判断和信用评分法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。

3 法人客户评级模型

(1)Altman的Z计分模型和ZETA模型

Altman(1968)认为，影响借款人违约概率的因素主要有五个：流动性(Liquidity)、盈利性(Profitability)、杠杆比率(Leverage)、偿债能力(Solvency)和活跃性(Activity)。Altman选择了下面列举的五个财务指标来综合反映上述五大因素，最终得出的Z计分函数是：

　　X1=(流动资产-流动负债)/总资产

X2=留存收益/总资产

X3=息税前利润/总资产

X4=股票市场价值/债务账面价值

X5=销售额/总资产

作为违约风险的指标，Z值越高，违约概率越低。此外，Altman还提出了判断企业破产的临界值：若Z低于181，在企业存在很大的破产风险，应被归入高违约风险等级。

1977年，Altman与Hardeman、Narayanan又提出了第二代Z计分模型——ZETA信用风险分析模型，主要用于公共或私有的非金融类公司，其适应范围更广，对违约概率的计算更精确。

ZETA模型将模型考察指标由五个增加到七个，分别为：

X1：资产收益率指标，等于息税前利润/总资产。

X2：收益稳定性指标，指企业资产收益率在5～10年变动趋势的标准差。

X3：偿债能力指标，等于息税前利润/总利息支出。

X4：盈利积累能力指标，等于留存收益/总资产。

X5：流动性指标，即流动比率，等于流动资产/流动负债。

X6：资本化程度指标，等于普通股/总资本。该比率越大，说明企业资本实力越强，违约概率越小。

X7：规模指标，用企业总资产的对数表示。

(2)RiskCalc模型

RiskCalc模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。

①收集大量的公司数据;

②对数据进行样本选择和异常值处理;

③逐一分析变换各风险因素的单调性、违约预测能力及彼此间的相关性，初步选择出违约预测能力强、彼此相关性不高的20～30个风险因素;

④运用Logit/Probit回归技术从初步因素中选择出9～11个的风险因素，并确保回归系数具有明确的经济含义，各变量间不存在多重共线性;

⑤在建模外样本、时段外样本中验证基于建模样本所构建模型的违约区分能力，确保模型的横向适用性和纵向前瞻性;

⑥对模型输出结果进行校正，得到最终各客户的违约概率。

(3)Credit Monitor模型

Credit Monitor模型是在Merton模型基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率(Expected Default Frequency，EDF)。

单选在法人客户评级模型中，( )通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率。

AAltman Z计分模型

BRiskCalc模型

CCredit Monitor模型

D死亡率模型

答案：C

(4)KPMG风险中性定价模型

风险中性定价理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不管是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。KPMG公司将风险中性定价理论运用到贷款或债券的违约概率计算中，由于债券市场可以提供与不同信用等级相对应的风险溢价，根据期望收益相等的风险中性定价原则，每一笔贷款或债券的违约概率就可以相应计算出来。

单选某一年期零息债券的年收益率为167%，假设债务人违约后，回收率为零，若一年期的无风险年收益率为5%，则根据KPMG风险中性定价模型得到上述债券在一年内的违约概率为( )

A005

B010

C015

D020

答案：B

　　(5)死亡率模型

死亡率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率，通常分为边际死亡率(Marginal Mortality Rate，MMR)和累计死亡率(Cumulated Mortality Rate，CMR)。

单选根据死亡率模型，假设某3年期辛迪加贷款，从第1年至第3年每年的边际死亡率依次为017%、060%、060%，则3年的累计死亡率为( )。

A017%

B077%

C136%

D232%

答案：C

　　4 个人客户评分方法

按照国际惯例，对于企业的信用评定采用评级方法，而对个人客户的信用评定采用评分方法。由于个人客户数量众多，历史信息的规律性强，因此主要采用基于历史数据统计的评分模型计量个人客户的信用风险。

参照国际实践，个人客户评分按照所采用的统计方法可以分为回归分析、K临近值、神经网络模型等;按照评分的对象可以分为客户水平、产品水平和账户水平，按照评分的目的可以分为风险评分、利润评分、忠诚度评分等;按照平分的阶段则可以分为拓展客户期(信用局评分)、审批客户期(申请评分)和管理客户期(行为评分)。

(1)信用局评分

这一阶段常用的模型有：

①风险评分，预测消费者违约/坏账风险的大小;

②收益评分，预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益;

③破产评分，预测消费者破产风险的大小;

④其他信用特征评分。

(2)申请评分

申请评分模型通过综合考虑申请者在申请表上所填写的各种信息，对照商业银行类似申请者开户后的信用表现，以评分来预测申请者开户后一定时期内违约概率，通过比较该客户的违约概率和商业银行可以接受的违约底线来作出拒绝或接受的决定。

信用局风险评分模型和收益评分模型是很有价值的决策工具，与申请评分模型具有互补性，可以组成二维或三维矩阵来进行信贷审批决策。不同的是，申请评分模型是商业银行为特定金融产品的申请者量身定做的，能够更准确、全面地反映商业银行客户的特殊性，而且可以利用更多的信息对客户将来的信用表现进行预测;而信用局评分模型通常是对申请者在未来各种信贷关系中的违约概率作出预测。

(3)行为评分

行为评分被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度。

5客户评级/评分的验证(Validation)

(1)客户违约风险区分能力的验证

期基本原理是运用多种数理分析方法检验评级系统对客户是否违约的判断准确性。

(2)违约概率预测准确性的验证(校正)

其基本原理是运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超过给定阈值，则拒绝原假设，认为PD预测不准确。常用方法有：二项分布检验，检验给定年份某一等级PD预测准确性;卡方分布检验，检验给定年份不同等级PD预测准确性;正态分布检验，检验不同年份同一等级PD预测准确性;扩展的交通灯检验，检验不同年份不同等级PD预测准确性。

SSE是和方差，越小代表拟合越精确。不过这个单从数值上来看，不同问题评判标准不一样，不好判断。

判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数（R值），这个值越接近1越好，一般都是099…之类的。而你的拟合结果R值才0524，拟合不是太理想，最好不要用。

从年龄组成上可以预测种群将来的发展趋势。

年龄组成指一个种群中各年龄期的个体数目的比例。

它分下列三种类型：

增长型：种群中幼年个体多于老年个体，即出生率大于死亡率。预测该种群呈增长趋势。

稳定型：各年龄阶段的个体比例适中，即出生率等于死亡率。预测该种群呈稳定趋势。

下降型：幼年个体少于老年个体，即出生率小于死亡率，该种群将来呈下降趋势。

考点： 种群的特征 专题： 分析： 种群的数量特征包括种群密度、年龄组成（增长型、稳定型和衰退型）、性别比例、出生率和死亡率、迁入率和迁出率．其中出生率和死亡率、迁入率和迁出率能决定种群密度的大小；年龄组成能预测种群密度的变化；性别比例也能影响种群密度的大小． ①出生率和死亡率属于种群的数量特征，①正确； ②迁入率和迁出率属于种群的数量特征，②正确； ③种群密度属于种群的数量特征，③正确； ④年龄组成属于种群的数量特征，④正确； ⑤性别比例属于种群的数量特征，⑤正确．故选：B． 点评： 本题知识点简单，考查种群的特征，要求识记种群的几种数量特征，掌握各数量特征之间的关系，能根据题干要求作出准确的判断，属于考纲识记层次的考查．