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.

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共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

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企业孵化器和风险投资是支持新公司发展的有效工具。 本文的目的是探索企业孵化器与风险资本家之间的合作机制，并找到机制的平衡点。 此外，本文提出了收益共享机制，成本共享机制和知识共享机制这三种机制，以探讨企业孵化器与风险投资家之间的合作。 同时，我们考虑了企业孵化器利他主义的影响，并比较了有无利他主义的三种合作机制。 结果表明，收益共享机制导致孵化器收益共享比例最高。 此外，即使考虑利他主义时，孵化器的最终利润会增加，但孵化器的收益分享比例却会下降。 因此，非营利孵化器比风险孵化器更适合与风险资本家合作。 最后，财务回报会影响他们的合作。

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规章制度建设是企业的一个长期课题,制度的建设既要保持企业的文化特色,又要遵循国家法律法规及相关政策。规章制度的优化是面临改制或即将改制企业的一个迫切的现实问题,从完善体系、管控模式、企业文化等方面对已有的规章制度进行优化,以提高企业管理水平和抵御风险能力。

不同人工干扰条件下枸杞园害虫的风险性评估与防治策略，赵紫华，张蓉，本文建立了枸杞害虫风险评估体系2亚体系、5方面、14个指标的综合评价系统，运用害虫风险指数法与经验公式法对枸杞园主要害虫进行�

基于耗散结构理论的ERP实施风险评估，郭祚钊，，本文探讨了目前国有企业面临的ERP实施风险问题，分析了耗散结构理论在其风险评价过程中的合理性和有效性，重点研究了运用耗散结构

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