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搜索到104篇“ 后验分析“的相关文章

基于深度学习的变压器故障后验分析: 2024年; 随着电力系统和电力设备智能化的发展,变压器对于电力系统的稳定性至关重要.然而,变压器故障不可避免,因此需要准确的故障诊断和后验分析来保障电力系统的安全运行.本文提出一种基于深度学习的变压器故障后验分析方法,通过利用深度学习算法对故障数据进行分析和识别,实现准确判定和诊断.首先本文介绍变压器故障识别背景和意义,以及目前方法的局限性.接着详细介绍了深度学习算法原理和应用,包括CNN和RNN等.然后提出具体步骤,包括数据采集、预处理、特征提取和故障诊断.在数据采集和预处理阶段使用大规模故障数据集,并通过清洗和标准化提高数据质量.在特征提取和故障诊断阶段,利用深度学习算法进行训练和学习,实现自动判定和诊断.最后,通过实验证明该方法有效且准确,能够快速识别故障并提供相应信息,为变压器修复和维护提供支持.; 尹谷双廖茜茜朱龙昌朱锴杨正乾陈斌; 关键词：变压器数据预处理故障诊断

基于预后验分析的边坡稳定监测风险决策方法: 2023年; 岩土工程风险决策能够定量地考虑不确定性,被广泛应用于工程实践。建立了基于预后验分析的边坡稳定监测方案风险决策模型,提出了预后验分析中监测方案信息价值的高效计算方法,提高了基于信息价值理论的边坡稳定监测方案风险决策方法的实用性。采用一个岩质边坡稳定监测案例证明了所提方法的可行性和有效性。结果表明所提方法能够有效地识别最大信息价值对应的最优监测方案,从信息价值的角度为边坡稳定监测方案优化提供了新思路。; 张浮平彭兴; 关键词：信息价值风险分析

基于深度学习的变压器故障后验分析: 2023年; 随着电力系统和电力设备智能化的发展,变压器对于电力系统的稳定性至关重要.然而,而变压器故障不可避免,因此需要准确的故障诊断和后验分析来保障电力系统的安全运行.本文提出了一种基于深度学习的变压器故障后验分析方法,通过利用深度学习算法对故障数据进行分析和识别,实现准确判定和诊断.首先介绍了变压器故障识别背景和意义,以及目前方法的局限性,深度学习算法原理和应用,包括CNN和RNN等.随后提出具体步骤,包括数据采集、预处理、特征提取和故障诊断.在数据采集和预处理阶段使用大规模故障数据集,并通过清洗和标准化提高数据质量.在特征提取和故障诊断阶段,利用深度学习算法进行训练和学习,实现自动判定和诊断.最后,通过实验证明该方法有效且准确,能够快速识别故障并提供相应信息,为变压器修复和维护提供支持.; 尹谷双廖茜茜朱龙昌朱锴杨正乾陈斌; 关键词：变压器数据预处理故障诊断

金融风险度量的后验分析与建模: 金融监管既包括对单个金融机构风险的微观审慎监管,也包括对整个金融体系稳定的宏观审慎监管。在微观监管方面,巴塞尔银行监管委员会在2016年正式提出用期望损失(Expected Shortfall,ES)代替在险价值(Val...; 王旭慧; 关键词：后验分析金融风险管理

基于MES频谱数据异常贡献度估计与后验分析被引量：1: 2022年; 近些年,基于大数据分析模型的风险度量和控制方法研究变得越来越重要,而风险度量模型的后验分析研究能够保障和检验所用分析技术在实际数据分析中的有效性。边际期望损失(MES)作为度量个体对系统性风险的边际贡献的重要工具,其后验分析也是一个值得关注的问题。本文将C.Acerbi等提出的关于ES的后验分析方法进行二维变量下的延伸,提出2个新的对于MES的统计量。模拟实验的结果表明,在原假设分布和备择假设分布相差相对较小的情况下,2个统计量的统计功效均大于D.Banulescu等采用的统计量。实证分析的结果也表明,对于同样的预测结果,文中新提出的统计量在原假设的接受程度上相对更为谨慎。该方法对于大数据模型算法的后验分析具有一定的理论借鉴意义。; 张继丹肖东侯燕曦; 关键词：系统性风险

基于SGT分布的ES估计、后验分析及在沪深股市中应用被引量：6: 2020年; 由于VaR可能低估尾部风险,巴塞尔委员会在第三次巴塞尔协议[1]中建议将ES取代VaR作为主要的风险度量工具,因此,有必要提出更精确且稳健的ES估计模型。鉴于股票收益率序列通常同时呈现出尖峰、厚尾、偏斜等特征,为更全面地刻画这些特征,本文采用具有三个形状参数的广义偏t分布(Skewed Generalized T Distribution,SGT)刻画收益率序列的分布形状,该分布囊括了多种常见的主流分布,通过结合能够刻画收益率序列杠杆性的EGARCH模型来估计收益率序列的ES,然后使用Du和Escanciano[2]最近提出的ES后验分析方法对其稳健性进行评估。在实证研究中,本文将该模型用于估计我国上证综指和深圳成指的日ES,结果表明,本文提出的EGARCH-SGT模型相比常见的基于偏t分布和学生t分布的EGARCH模型明显呈现出对收益率序列更好的拟合效果,且基于该模型估计的ES顺利通过了后验分析,表现出较好的稳健性。; 王心语黄在鑫; 关键词：ES 后验分析 EGARCH模型

相依结构、动态系统性风险测度与后验分析被引量：10: 2018年; 本文利用Copula相依结构理论扩展和求解了现有的系统性风险测度Co VaR,以得到适用于不同类型常参数和时变参数Copula函数及不同分布假设的动态系统性风险测度。为了验证和评估模型设定的准确性与应用价值,本文构建了适用于该动态系统性风险测度Co VaR的严谨后验分析工具。除"无条件覆盖性"、"独立性"和"条件覆盖性"外,本文首次提出了"混合独立性"检验。基于我国14家上市商业银行的实证分析表明:我国上市商业银行与我国银行业之间的相依结构呈现多样化特征;无论是样本内还是样本外预测区间,本文的动态Copula-Co VaR模型能够有效地捕捉典型系统性风险事件;严谨的后验分析不仅需要检验系统性风险测度Co VaR,也需要检验条件事件的临界值VaR。; 王锦阳刘锡良杜在超; 关键词：相依结构系统性风险后验分析

国际原油市场极端风险的测度模型及后验分析被引量：7: 2018年; 采用可以捕捉收益分布尾部极端风险的ES(Excepted Shortfall)指标,同时基于时变高阶矩波动模型和常规GARCH族模型建立风险测度模型,并在多、空头寸共20个分位数水平下,综合对比了不同模型在国际原油市场风险测度中表现出的精确性差异。研究结果表明:时变高阶矩波动模型可以刻画原油市场收益分布中的时变偏度和时变峰度特征,更好地测度原油市场的极端风险,同时GARCHSK-M模型表现出了相对最高的风险测度精确性,可以作为测度原油市场极端风险相对合理的模型选择。; 王鹏吕永健; 关键词：原油市场

期望损失的后验分析被引量：14: 2017年; 巴塞尔委员会已经批准用期望损失(Expected Shortfall,ES)作为市场风险指标对银行业进行监管,以替代现有的在险价值指标(Value-at-Risk,VaR)。这主要是因为期望损失满足风险度量应该满足的性质,而在险价值则不满足。在这个转变过程中,金融机构面临的主要困难是没有工具可以用来评估期望损失模型,即后验分析,而本文则提出了一套简单的ES后验分析工具。具体而言,我们基于累积碰撞序列(Cumulative Violations)构造了一套ES模型的检验方法,该方法是对VaR后验分析的自然推广。我们推导出了该检验的渐进分布性质,并且通过蒙特卡洛模拟研究了它们的有限样本表现。通过将该方法应用于全球三大股票指数,我们发现,在2007年金融危机期间,VaR模型无法识别出金融危机时期与正常时期市场风险模型的差异,而ES模型则可以。; 杜在超Juan Carlos Escanciano; 关键词：风险管理后验分析在险价值

基于GAST分布的国际原油市场下行风险预测及后验分析被引量：2: 2016年; 本文基于包括GAST在内的多种统计分布建立风险预测模型,深入考察各种模型在原油市场下行风险预测中表现出的精确性差异,主要结论:(1)原油市场收益分布的左、右尾部的"厚度"显著不一致;(2)正态分布不能刻画原油市场分布的"尖峰和厚尾"和"有偏"等特征,在6种分布中表现出了最弱的风险预测精确性;(3)GAST分布不仅可以刻画原油市场收益分布的"有偏"特征,而且可以分别刻画收益分布左、右尾部的"厚尾"特征,并表现出了相对最高的Va R测度精确性。我们认为,就精确地预测原油市场下行风险而言,GAST分布可以作为相对合理的统计分布模型。; 吕永健王鹏; 关键词：下行风险国际原油市场后验分析

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