滑坡风险

贝加莫大学工程学院针对贝加莫省开发了一种简化的GIS方法，用于滑坡风险评估。该方法易于理解、快速、不严谨，但可靠性好。研究计划进一步完善风险模型，并尝试更严格的方法以优化成果。

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。

针对中小型滑坡灾害的特点，比较了各种稳定性评估方法的优缺点，得出工程类比法更加适用于当前中小型滑坡灾害隐患点状态的评估现状。创新性地将一种多元统计分析的判别函数法应用到滑坡灾害隐患点的状态评估中，建立了一种基于历史资料的工程类比方法。 首先，确定了影响中小型滑坡灾害的主要因素，并根据历史数据分析了各影响因素指标与滑坡稳定性之间的相关性。随后，将稳定性作为多维统计变量，投影至一维直线，尽可能区分不同稳定性类别的投影点。接着，通过距离判别法建立了判别准则，并选取重庆市武隆地区为例进行实际评估，验证了方法的准确性及适用性。

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。

结合粗糙集和遗传神经网络，提出一种融合建模方法用于滑坡灾害预测。通过建立决策表并进行约简，利用粗糙集提取影响因素，再以这些因素支持度配置BP神经网络初始权值。该模型有效去除冗余信息，提升了运算速度和预测精度，在工程实践中具有应用价值。

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。