道德风险

Antonio Mele, 2016年4月（首版：2008年6月）提供了这些Matlab代码，用于处理道德风险的重复和递归的拉格朗日人问题。如果在运行代码时遇到任何问题或有建议，请通过GitHub问题页面或电子邮件联系我。该项目探讨了四种不同模型的重复道德风险问题，这些模型在2011年版本的论文中有详细介绍。文件夹“ Paper”包含了两个版本的论文，2011年版第4.2节描述了解决的示例，而2014年版则包括了最终示例。文件夹“ Figures”中的代码生成了2011年版第4.2节中示例的所有图片。这些代码可用于单独解决每个模型，并作为将相同算法应用于新问题的起点。文件夹“表格”中的代码用于

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

代码用于复制和调查自我与他人道德判断的差异，并评估其背后的神经差异。包含实验脚本、任务代码和分析数据集。

这是2015-2017年期间作为波士顿学院道德实验室经理编写的脚本集合。脚本保存在实验室GitHub中，包括：- 数据整理成BIDS格式- Matlab编程指南- 基于参数文件构建神经影像管道- 神经数据分类- 行为和神经数据处理。可提供手稿。

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

该系统运用数据挖掘技术，通过对海量数据进行分析，构建商户风险评分模型，帮助金融机构识别和评估商户风险，提升风控效率。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜

商务大数据分析过程中可能面临的潜在风险及其归属问题，是关键的考量因素。

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。