＃ 介绍 ＃ 此脚本计算和分析以下风险度量： 组件测量=> Kritzman 等人的 AR（吸收率）。 (2010) https://doi.org/10.2139/ssrn.1633027 => Allen 等人的 CATFIN。 (2012) https://doi.org/10.1093/rfs/hhs094 => Kinlaw & Turkington (2012) 的 CS（相关意外） https://doi.org/10.2139/ssrn.2133396 => Kritzman & Li (2010) 的 TI（湍流指数） https://doi.org/10.2469/faj.v66.n5.3 => 主成分分析 连通性措施=> DCI（动态因果指数） => CIO（“进出”连接） => CIOO（“进出 - 其他”连接） => 网络中心性：介数、度数、接近度、聚类、特

方法二：固定盈利水平，极小化风险 若投资者希望总盈利至少达到水平k以上，在风险最小的情况下寻找相应的投资组合。 模型二 线性规划模型

对重大工程项目进行社会稳定风险评估既是项目建设前的一项重要工作,也是避免项目建设过程中突发事件发生的有效措施。以郑州某地铁工程建设项目为例,构建了16个影响社会稳定风险的因素指标,采用层次分析法对各项指标的权重进行计算并排序,揭示了各项因素对社会稳定影响程度的相对重要性,并对影响较大的前5个风险因素进行了针对性分析,根据总体情况提出规避风险的措施和建议,最大限度避免或减少社会稳定风险的发生概率,以达到社会稳定风险评估的最终目的。本研究可以为类似的重大工程项目社会稳定风险评估提供理论支撑与技术支持、对重大工程项目建设提供有益参考,具有重大的现实意义。

「技术分析」国家关键信息基础设施系统安全防护研究综述 - 风险评估 安全实践 云安全 安全认证 工控安全 威胁情报

风险分级管控和隐患排查治理.docx

弗雷明汉 预测患者在第一次检查后的10年内是否患有冠心病（准确度为85％），确定风险因素并使用Logistic回归确定保险公司的费用自付额。 确定的危险因素。

直流系统接地案例分析及风险防范，实用！.docx

完全估值法，可处理非线性、大幅波动与厚尾问题；利用计算机反复生成模拟数据，计算结果更具可靠性和精确性；利用风险因子变化的历史数据信息改善和修正随机模拟模型，对风险因子未来变化的模拟更贴近现实

使用机器学习算法进行分析，以使用来自LendingClub的数据集识别信用卡风险。 概述 该分析的目的是了解如何利用Machine Learning统计算法基于提供的数据模式进行预测。 在这一挑战中，我们专注于使用来自P2P借贷服务公司LendingClub的免费数据集进行的监督学习，以评估和预测信用风险。 之所以将其称为“监督学习”，是因为数据包括标记的结果。 为了完成此分析，我们使用不同的Machine Learning技术来训练和评估不平衡类的数据。 LendingClub的数据集存在分类不平衡的问题，因为优质贷款的数量超过了风险贷款的数量。 为了平衡分类以进行更有意义的预测并提高准确性得分，我们需要采用各种Machine Learning算法来对数据进行重新采样。 这些算法包括RandomOverSampler ， SMOTE ， ClusterCentroids ， SMOTE

2021人工智能安全风险及治理研究