内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。

"ResiPy: Python 弹性评估包分析农业生产系统的稳定性和风险" ResiPy 是一个 Python 面向对象的软件包，旨在计算年度生产弹性指标，以评估不同的人类和自然系统的稳定性和风险。该软件包可以适用于农业生产、自然植被和水资源等领域，量化其稳定性和不利事件的风险。 ResiPy 的主要特点是可以评估多样化生产系统的总体恢复力，并且包括一个强大的图形工具，可以直观地评估多样性对复杂生产系统的影响。该软件包的稳健性和代码的简单性确保了其在许多领域和不同数据集的有效适用性。 ResiPy 的应用场景包括： 1. 农业生产系统的稳定性评估：ResiPy 可以评估农业生产系统对气候变化和极端事件的恢复力，量化其稳定性和风险。 2. 自然植被和水资源的稳定性评估：ResiPy 可以评估自然植被和水资源系统对气候变化和极端事件的恢复力，量化其稳定性和风险。 3. 多样化生产系统的恢复力评估：ResiPy 可以评估多样化生产系统的总体恢复力，量化其稳定性和风险。 ResiPy 的技术特点包括： 1. 面向对象的设计：ResiPy 采用了面向对象的设计，易于使用和维护。 2. Python 语言开发：ResiPy 使用 Python 语言开发，具有良好的可扩展性和灵活性。 3. 多样化生产系统支持：ResiPy 可以评估多样化生产系统的总体恢复力，量化其稳定性和风险。 4. 图形工具：ResiPy 包括一个强大的图形工具，可以直观地评估多样性对复杂生产系统的影响。 ResiPy 的应用前景广泛，包括农业生产、自然植被和水资源等领域，能够帮助决策者和研究人员更好地理解和评估系统的稳定性和风险，为制定有效的政策和策略提供依据。 ResiPy 是一个功能强大的 Python 弹性评估包，能够评估农业生产系统的稳定性和风险，为 Decision-making 和研究提供了有价值的工具。

BowTieXP风险分析与管理软件介绍.pptx

智能车在决策与轨迹规划过程中使用的静态和动态风险场模型。静态风险场模型主要考虑车辆外形及其固有属性，采用椭圆模型来模拟车辆轮廓的风险，并通过MATLAB代码实现了椭圆参数随车辆尺寸动态变化的功能。动态风险场模型则关注主车和障碍车之间的相对速度、距离及方向等因素，利用相对速度计算模块进行实时评估。两者结合可以有效预测潜在碰撞风险，优化轨迹规划。文中还展示了将这两种风险场模型应用于实际场景的具体方法，如通过调整敏感度系数使规划路径更贴近人类驾驶习惯。 适合人群：对智能车技术感兴趣的科研人员、工程师及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于智能车的研发阶段，特别是涉及决策算法和轨迹规划的部分。目的是提高智能车的安全性和智能化水平，使其能够更好地应对复杂交通环境。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码示例，便于读者理解和实践。同时强调了可视化工具对于模型调试的重要性。

全球金融体系可以表示为一个大型复杂网络，其中银行、对冲基金和其他金融机构通过有形和无形的金融联系相互联系。 最近，人们对可能导致该网络崩溃的机制的理解给予了很多关注。 当现有的金融联系从分散风险的手段转变为跨金融机构传播风险的渠道时，就会发生这种情况。 在这篇评论文章中，我们总结了金融系统性风险建模的最新进展。 我们特别关注网络方法，例如由于双边风险或重叠投资组合导致的违约级联模型，我们还报告了关于银行间网络经验结构的最新发现。 当前的评论提供了一个新出现的跨学科领域的景观，这些领域位于网络科学、物理学、工程学、经济学和生态学等多个学科的交叉点。

“电气综合能源系统研究：利用分布鲁棒机会约束应对风电不确定性风险与模糊集处理”,电气综合能源系统中基于分布鲁棒机会约束的协同经济调度策略与仿真研究,分布鲁棒；复现；电气综合能源系统；分布鲁棒机会约束(DRCC)；ADMM分布式算法；全网独，恶意差评的请绕路 有意者加好友 注:非完美复现 研究内容:为了应对风电不确定性给电气综合能源系统带来的运行风险，采用分布鲁棒机会约束，通过数据驱动的方式，以少量的风电预测误差历史数据得到与矩信息有关的模糊集，并将形成的机会约束问题转化为易于求解的形式。 仿真软件：matlab 参考文档：《不确定风功率接入下电-气互联系统的协同经济调度》fuxian 注意事项[火][火]：代码注释详细，运行稳定，仿真结果如下所示。 ,分布鲁棒;复现;电气综合能源系统;分布鲁棒机会约束(DRCC);ADMM分布式算法;数据驱动;风电预测误差;协同经济调度;Matlab仿真;运行稳定。,分布式鲁棒策略下的电气综合能源系统研究与仿真实现

matlab ols回归代码 此存储库包含 Christian Brownlees 和 Andre BM Souza 的论文Backtesting Global Growth-at-Risk的复制文件，该文件可在 SSRN 上的地址获得 作者 和 软件要求 该代码已经过 MATLAB 版本 R2017a 和 R2019a 的测试 指示 要复制样本外结果，请运行脚本gar_replication.m 。 该脚本将创建论文的表 4 到 6。 这些表将作为单独的 CSV 文件存储在目录表中。 数据 重要免责声明：本研究中使用的数据于 2019 年 6 月从以下来源下载。 来自经合组织数据库 来自国际货币基金组织。 来自经合组织数据库 来自经合组织数据库 来自圣路易斯联储。 来自圣路易斯联储。 来自 BIS 数据库 来自 BIS 数据库 来自政策不确定性网站 来自政策不确定性网站 几个国家的 EPU，所有这些都可以在政策不确定性网站上找到： 其他资源 rq.m：计算分位数回归的函数。 来源：易受攻击的增长复制文件（Adrian 等人，2019 年） QuantilesInterpolation

TRIGRS模拟浅层滑坡危险性及降雨强度影响的初步探讨：物源分析与综合应用教程,浅层滑坡风险评估与模拟：基于TRIGRS的降雨量分析及区域边坡稳定性研究,trigrs浅层滑坡危险性模拟 TRIGRS逐小时降雨量模拟、相同历史不通降雨强度模拟。 代模拟，接相关硕士lunwen浅层滑坡危险性模拟章节，相关课题项目，代模拟+出图分析，具体价格加好友。 trigrs主要用于浅层区域边坡稳定性分析，可得不稳定区域，结果可以作为ramms物源使用。 也可与Scoops3D或Flow-R结合使用 纯小白教程 ,TRIGRS模拟; 浅层滑坡危险性; 逐小时降雨量模拟; 不同降雨强度模拟; 物源; Ramms物源使用; 区域边坡稳定性分析; Scoops3D或Flow-R结合使用; 纯小白教程。,TRIGRS模拟浅层滑坡危险性分析纯小白教程

水利工程风险性成本管理是针对水利水电工程从项目风险管理的角度出发，结合项目成本的不确定性和信息的不完备性，对工程中可能出现的风险进行识别、分析和分类，以便在建设过程中有效控制成本的一种管理方法。本文将根据水利水电工程的特点，如工程规模大、建设周期长、施工条件复杂等，系统地探讨风险性成本的管理问题。 水利工程的风险性成本产生于项目建设的多个不确定性因素。这些因素可以分为三类：项目活动本身的不确定性、项目规模及消耗资源的不确定性、以及资源价格的不确定性。这三类不确定性因素最终都会导致成本的不确定性，进而造成实际成本与预期目标之间的偏差，这种偏差就是所谓的风险性成本。 在项目风险管理中，风险识别与风险分析是关键环节。通过收集相关数据资料、分析不确定性因素、建立初步风险清单、推测风险事件的结果，并进行归纳、分类，建立风险目录摘要，可以识别出项目中的主要风险因素。常用的识别方法有调查和专家打分法、敏感性分析法、蒙特卡洛模拟、层次分析法和幕景分析法等。风险因素识别后，需对其可能带来的损失和机遇进行全面的识别。 本文提出了水利工程风险性成本的内涵，将其区分为确定性成本、风险性成本和完全非确定性成本。其中，风险性成本又可以细分为由相互独立的风险因素和共同风险因素引起的风险性成本。独立风险因素指的是那些在统计学意义上相互之间没有关联的风险，而共同风险因素则是指那些存在相互影响的风险。 为了解决风险性成本的确定问题，本文提出了利用蒙特卡洛技术进行风险性成本的确定方法。蒙特卡洛技术是一种模拟方法，通过随机抽样的方式对风险性成本进行估计，尤其适用于对存在共同风险因素的复杂系统进行模拟分析。这种方法可以有效补充传统仅基于独立风险因素分析的不足，为风险性成本的预测提供更加全面和精确的工具。 在水利工程项目风险管理中，项目风险不仅包括可能造成的损失，还包括潜在的收益。因此，在识别和分析风险时，必须综合考虑风险可能带来的双面性，既要有风险损失的预防措施，也要有利用风险创造收益的策略。 本文指出，水利工程的风险性成本管理是一个科学、系统、全过程的管理体系。通过有效识别和分析风险，合理分类风险因素，并利用蒙特卡洛技术对风险性成本进行量化，可以在项目实施过程中对成本进行有效控制，减少“三超”现象的发生，确保水利工程项目能够顺利完成并达到预期目标。

内容概要：本文介绍了HD-TVP-VAR-BK模型及其在金融风险管理中的应用。该模型利用弹性网络（Elastic Net）处理高维数据，能够同时处理100多个变量，显著优于传统的DY溢出指数模型。文中详细展示了如何使用R语言进行模型的安装、配置、数据预处理、核心计算以及结果输出。此外，还提供了关于数据平稳性处理、异常值处理、并行计算优化等方面的实用技巧，并强调了模型在实时监控金融市场波动传导方面的优势。 适合人群：从事金融数据分析、风险管理的研究人员和技术人员，尤其是对高维数据处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要处理大规模金融时间序列数据的场景，如宏观经济指标分析、股市波动监测等。主要目标是提高对金融市场波动传导的理解和预测能力，帮助决策者及时应对潜在的风险。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还包括了丰富的图表和动画展示，便于理解和应用。同时，作者分享了一些实践经验，如变量命名规范、内存管理等，有助于读者更好地掌握和运用该模型。