本文通过对国内外信用风险评估研究的分析比较，指出 Logit 回归法比较适 合用来度量我国中小企业信用风险程度。然后基于 Logistic 回归模型，采用 120 家中小企业 2010 年、2011 年的数据和资料进行实证分析。实证结果表明，在度 量我国中小企业信用风险过程中，Logistic 回归模型是切实可行的，并且它的度 量结果也比较准确。论文总共分为五个部分： 第一部分简述了本文的研究背景与研究意义，然后介绍了国内外信用风险研 究的相关文献，最后介绍论文的思路、框架、研究方法以及创新之处。第二部分 是信用评估理论综述，分别介绍了信用风险的定义和信用风险评估的概念，然后 介绍了目前现有的信用风险评估方法，接着对各种信用风险评估方法和度量模型 进行分析比较，最后指出 Logit 回归法比较适合用来度量我国中小企业信用风险 程度。第三部分介绍了我国对中小企业的界定，然后介绍了中小企业的特征，其 中包括它们的经营特征、金融特征还有信用特征，最后介绍了中小企业在国民经 济中的重要作用，主要包括促进经济发展、扩大社会就业、优化产业结构和推动 技术创新 4 个方面。第四部分的主要内容是构建中 : "基于 Logistic 模型的中小企业信用风险评估研究" 这篇论文主要探讨了如何运用Logistic回归模型来评估中国中小企业的信用风险。Logistic回归是一种广泛应用的统计学方法，尤其适用于处理分类数据和预测事件发生的概率。在信用风险评估领域，这种模型能够根据一系列输入变量（如财务比率、企业经营状况等）来估算企业违约的可能性。 : 论文首先对比国内外信用风险评估的研究，提出Logit回归法在度量中国中小企业信用风险上具有优势。通过对120家中小企业2010年和2011年的数据进行实证分析，证明Logistic模型在这一领域的适用性和准确性。文章共分为五部分： 1. 引言部分阐述了研究背景、意义，回顾了信用风险评估的文献，明确了研究方法和创新点。 2. 信用评估理论部分详细解释了信用风险的定义，介绍了当前的信用风险评估方法，包括Logit回归法，并指出了其在中国中小企业中的适用性。 3. 对中国中小企业的界定和特征进行了分析，强调了它们在经济中的关键作用，如促进经济增长、提供就业、优化产业结构和推动技术创新。 4. 主要内容集中在构建Logistic模型上，可能涉及选择相关变量、数据预处理、模型建立、结果验证等步骤。 5. 结论部分可能讨论了实证结果，提出了模型的应用价值和对未来研究的建议。 : "论文" 【部分内容】: 提供的信息主要为论文的基本信息，包括作者、导师、学校和提交日期，以及论文的原创性和版权声明。这些内容并非关于Logistic模型的具体应用，而是论文的形式要求和版权规定。 综合上述内容，这篇论文深入研究了Logistic模型在评估中小企业信用风险的应用，通过实证分析证明了其有效性，并为中国信用风险评估提供了新的工具和方法。同时，论文还讨论了中小企业的经济地位和特性，强调了信用风险评估在中小企业管理中的重要性。对于金融行业、政策制定者和学术界来说，这样的研究有助于提高信贷决策的准确性和降低不良贷款的风险。

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。

在化学工程领域，安全风险分析是一项至关重要的任务，它旨在识别、评估和控制可能对人员、设备、环境以及生产过程造成的潜在危害。本PPT模板是专为化学工程师、安全管理人员以及商务人士设计的，用于有效地展示和讨论化学工程中的安全风险问题。以下是基于这个“化学工程安全风险分析PPT模板”可能涵盖的关键知识点： 1. 风险管理概念：PPT可能会介绍风险管理的基本框架，包括风险识别、风险评估、风险控制和风险监控四个阶段。每个阶段的具体步骤和方法将有助于理解整个风险管理流程。 2. 风险识别：此部分将讲解如何识别化学工程中的潜在风险，包括工艺过程中的化学反应危险性、设备故障、操作失误、物料泄漏等。这通常需要对工艺流程有深入理解和使用专门的风险识别工具。 3. 风险评估：模板可能会介绍定量和定性的风险评估方法，如故障模式及效应分析（FMEA）、危险与可操作性研究（HAZOP）、作业条件危险性分析（LOPA）等。这些方法帮助确定风险的概率和后果严重性。 4. 风险控制：在评估风险后，PPT将探讨如何通过工程控制、行政控制和个体防护措施来降低风险。这涉及改进工艺设计、制定安全规程、提供个人防护装备等。 5. 应急预案：模板可能包含如何制定和实施应急预案的内容，以应对意外事故的发生，确保快速、有效地响应，减少损失。 6. 法规与标准：PPT可能会提及相关的安全法规和行业标准，如化工企业安全生产标准化、化学品安全管理和操作规程等，强调合规性的重要性。 7. 案例分析：为了使理论更具实操性，模板可能包含一些历史事故案例，分析其发生原因、风险控制失效点以及吸取的教训，以提高学习者的风险意识。 8. 安全文化：强调建立和维护良好的安全文化，鼓励员工参与风险管理和报告潜在问题，以形成全员参与的安全氛围。 9. 演示技巧：除了专业内容外，PPT还将教授如何有效地展示和沟通风险分析结果，包括图表选择、信息可视化和演讲技巧。 这个“化学工程安全风险分析PPT模板”不仅提供了全面的风险管理知识，而且是进行商务汇报和内部培训的理想工具。通过使用这个模板，专业人士可以更系统地理解和处理化学工程中的安全风险，提升整体安全管理水平。

《持续集成：软件质量改进和风险降低之道》一书深入探讨了如何在IT行业中通过持续集成来提升软件质量并有效管理风险。持续集成是敏捷开发方法的重要组成部分，它强调频繁地将开发人员的工作成果合并到主分支，以尽早发现并解决问题，确保软件产品的稳定性和可靠性。 1. **持续集成的基本概念** - 持续集成的核心理念是频繁地（如每天甚至每小时）将代码变更集成到共享存储库，以避免“大爆炸”式的合并问题。 - 这个过程包括自动化构建、测试和部署，确保每次代码更新后，软件仍能正确运行。 2. **敏捷开发与持续集成** - 敏捷开发强调快速响应变化，持续集成是实现敏捷目标的关键工具，它促进了团队间的协作，减少了集成延迟带来的问题。 - 敏捷原则中的“尽早并经常交付有价值的软件”与持续集成相辅相成，后者帮助团队实现这一目标。 3. **自动化流程** - 自动化构建：当代码提交时，自动触发构建过程，减少人为错误，提高效率。 - 自动化测试：包括单元测试、集成测试和系统测试，确保代码质量，并尽早发现缺陷。 - 自动化部署：通过持续部署，可以实现一键式或无人值守的发布，加速产品上市速度。 4. **团队协作与沟通** - 持续集成鼓励团队成员频繁交流，以解决集成问题，增进团队合作。 - 构建失败时，快速通知团队，促使问题及时解决，防止错误积累。 5. **风险管理** - 通过频繁集成，降低大型合并导致的错误风险，减少了回归测试的工作量。 - 早发现问题，早修复，减少后期维护成本，提高软件稳定性。 6. **持续集成工具** - Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具广泛用于实现持续集成，它们提供丰富的插件和配置选项，支持各种开发环境和语言。 - 工具的选择应考虑团队需求、技术栈和资源限制。 7. **持续集成的最佳实践** - 保持构建快速：减少构建时间，便于快速反馈。 - 每次提交都应通过所有测试：确保代码质量。 - 配置管理：对构建环境进行版本控制，确保可重复性。 - 自动化回归测试：确保新功能不破坏现有功能。 8. **持续集成的文化** - 持续集成不仅仅是技术实践，也是团队文化的一部分。它要求团队接受快速反馈，勇于面对并解决问题，形成良性循环。 总结来说，《持续集成：软件质量改进和风险降低之道》提供了关于如何实施和优化持续集成策略的全面指导，帮助IT团队提升软件开发的效率和质量，降低项目风险，以适应快速变化的市场需求。通过理解和应用书中的原则和实践，团队可以更有效地协作，更快地交付高质量的软件产品。

数据安全风险评估报告是企业在确保数据安全方面的重要文档，它详尽地分析了组织的数据安全状况，识别潜在的风险，并提出相应的防护措施。本报告模板旨在为初学者提供一个清晰的框架，以帮助他们有效地进行数据安全风险评估。以下是对报告各部分的详细解释： **摘要** 摘要部分是对整个评估过程的简明扼要概述，包括评估的主要发现、目标和结论。它是报告的核心要点，让读者快速了解评估结果的关键信息。在2023年的报告中，摘要可能涵盖评估的年份、参与人员、目标范围等基本信息。 **项目概述** 项目概述详细介绍了评估的背景和设置。这包括： 1. **评估时间**：确定评估的时间范围，例如何时开始、结束，以及评估周期。 2. **人员信息**：列出参与评估的团队成员及其职责，确保责任明确。 3. **目标范围**：明确评估的目标，例如关注的数据类型、系统、部门或业务流程，以及评估的地理范围。 **工作内容** 这部分阐述了评估的具体实施过程，包括： 1. **工作方法**：描述采用的风险评估方法，如资产分类、威胁建模、脆弱性分析等。 2. **工具使用**：列举使用的工具和技术，如风险评估软件、扫描工具、访谈工具等。 3. **风险类别**：定义并列举了评估中考虑的风险类别，如数据泄露、非法访问、内部威胁等。 **整体概况** 整体概况总结了评估的总体结果，包括： 1. **结果汇总**：对所有发现的风险进行统计和分类，以便于理解风险的严重程度和紧迫性。 2. **数据安全管理及合规概况**：分析数据安全管理和法规遵循的情况，包括管理实践的强项与不足，以及可能违反的法规条款。 - **数据安全管理概况**：关注政策、流程、人员培训等方面。 - **数据安全合规概况**：检查是否符合相关法律法规和行业标准。 **成果详情** 这一部分详细展示了各个风险领域的情况： 1. **数据安全管理及合规风险**：深入探讨管理层面的风险，提供具体案例和建议改进措施。 - **数据安全管理风险情况**：分析管理漏洞和不足。 - **数据安全合规风险情况**：指出可能的法律风险和合规差距。 2. **数据安全技术风险评估**：专注于技术层面的风险，如网络防护、加密策略、系统漏洞等。 - **数据处理活动风险**：揭示在数据处理过程中存在的安全问题。 - **平台自身数据安全风险**：评估系统的安全性，包括硬件、软件和配置。 报告的其他部分可能还包括风险优先级排序、风险缓解计划、推荐的改进措施和下一步行动计划。通过这个模板，读者能够全面了解并执行数据安全风险评估，从而提升组织的数据保护能力，降低安全事件的发生。对于初学者来说，这是一个非常实用的参考资料，能加速他们掌握风险评估的实践技能。

曲度变动与利率风险对冲效果的改善，杨宝臣，廖珊，将基于Nelson-Siegel模型的广义久期向量模型进行扩展，引入一个新的因素得到了扩展的久期向量模型，并给出了其在Svensson模型及四形状因

Matlab含新能源（风电光伏）和多类型电动汽车配电网风险评估 软件：matpower+Matlab： 关键词：蒙特卡洛、时序、电网风险、风险评估、风光不确定性 介绍：由于电动汽车负荷与风电光伏出力的不确定性，造成配电网运行风险，运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路越限，并且风险指标考虑损失严重度放大系数函数。 绘制电压和支路功率时空越限风险图，并给出风光出力曲线、电动汽车出力图、网损大小分布，在IEEE33配电网节点系统进行验证

针对利用智联网进行风险分析时经验信息难以自动化处理的问题,分析了网络信息收集的特点:数量大、零散、冗余、互补、互斥等,并借鉴生活中游戏拼图的结构化思想,提出了一种对经验数据进行结构化的拼图算法,实现了简化冗余信息、合并互补信息、排除干扰信息等目的,为了验证其可行性,将所建议的拼图算法用于城市内涝风险评估的智联网,研究结果表明:该方法可以较好地支撑智联网的数据收集、信息处理等功能,可以提高基于网络进行风险分析的效率.

CVaR是基于风险价值（Value at Risk, VaR）发展而来的，是在一定置信水平α下，损失超过VaR值时的条件均值。VaR是指在一定的置信水平下，某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。 例程中介绍了CVaR相关的编程方法以及各参数的取值范围，注释详细，可直接运行。

一、数据简介： 1、共包含四个系统性极值风险指标：dcc方法计算的Δcovar、分位数计算的Δcovar、分位数计算的covar和mes。 2、统计范围：上市金融机构（银行、证券、保险等） 2、时间跨度：2007年至2022年，数据为非平衡数据，即不一定都是2007年开始的，但是2010年后的数据基本都有。所计算的数据能很好的描述金融危机、股灾和新冠疫情。 3、文件包含计算代码＋原始数据＋计算结果 二、指标说明：     金融系统性风险是指在金融系统内，由于各种关联的存在，形成风险传染，而逐渐产生的内生性不确定损失(Allen and Gale, 2000)。除了有关系统性风险内生机制(Acemoglu e 三、参考文献： [1]王剑,杜红军.非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J].金融经济,2023,No.561(03):54-69.DOI:10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2023.03.002. [2]朱子言,刘晓星.系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J].金融经济学研究,2023,38(02):20-34.