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在损失，进而计算 VaR。 基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟: 几何布朗运动是一种随机过程，常用于模拟资产价格的走势。通过假设资产价格服从几何布朗运动，可以利用蒙特卡罗模拟估计 VaR。

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。

代码解析：诺福克市沿海洪灾风险评估 本项目包含Ruckert等人研究中使用的分析代码，用于评估弗吉尼亚州诺福克市沿海洪灾风险预测的差异性。代码主要使用R语言编写，部分文件使用Matlab语言提取数据。 研究重点 分析诺福克市公开的沿海洪灾风险预测数据，包括海平面上升和风暴潮。 对比不同预测数据，识别差异来源。 提取并转换数据，确保不同预测数据的可比性。 分析方法 数据获取： 从公开渠道或个人沟通获取代码和数据集。 识别背景条件： 分析预测数据的背景条件、假设和方法，例如测量单位、水位基准、基准年和本地化方法。 数据转换： 将数据转换为统一格式，以便进行比较。 代码结构 项目目录包含复现Ruckert等人研究所需的所有文件。 研究文献 Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (正在审查). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性：弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。科学报告。 Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (2018). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性：弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。arXiv 预印本。arXiv:1804.02874.