灾害风险

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。

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。

长期以来，顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置，其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计，得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因：片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面；顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起；大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治，提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构，包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术，以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况，实现顶板灾害的有效监

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

山洪灾害防治的关键在于准确及时的预警。本研究以长江流域为例，探讨山洪灾害预警难度的评价方法。研究利用历史灾害数据、地理背景信息和社会经济数据，结合地统计分析方法，从预警设备的运行维护环境、致灾过程的类型以及下垫面复杂程度三个方面构建了山洪灾害预警难度评价指标体系。指标权重则采用层次分析法确定。 评价结果表明，长江流域内山洪灾害预警难度较大的区域主要分布在甘肃南部、四川中部、云南北部、贵州东北部、湖北西北部以及重庆大部。这些区域滑坡、泥石流灾害频发，山高坡陡，交通不便，预警设备的安装、运行和维护成本较高。

地理信息系统中，shp点数据格式是一种便捷且正规的购买选项。

本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法，专门用于提取和分类灾害性天气，并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式，可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性，还为决策者提供了科学依据，以减少灾害带来的损失。

针对深部煤层开采过程中可能出现的动力灾害，如量级大、破化程度高等问题，采用理论分析方法。首先，利用王家山煤矿深部急倾斜煤层开采的微震数据，通过CMEAS算法优化微震台网布局，得到最佳解。其次，建立了综合微震多参数预警指标体系，并根据实际监测数据制定危险判断标准。最后，在最优微震台网下，基于实地监测数据，探讨了工作面顶底板岩层及正前煤层震动的时空演化规律。另外，采用数值计算模拟了工作面开采过程中煤岩体位移场和应力场的变化，以及周边断层的活化模式，揭示了深部开采对力学响应的影响规律。