基于信息熵的软件维护风险度量

 针对软件维护过程中不确定信息难以量化的问题,使用信息熵定量度量软件的维护风险.基于信息熵,引入信息熵定量分析算法,提出了软件维护风险模型,使用信息熵算法定量计算软件维护过程中的不确定程度和损失度.仿真结果表明,基于软件维护风险模型,使用信息熵算法能够定量度量软件的维护风险.     

投资心理与基于信息熵的认知风险

以信息熵为基础,提出了理性投资者的认知风险度量模型和过度自信心理的投资者的认知风险度量模型。在已知认知概率分布的条件下,分析了投资者的认知风险,结果表明：理性投资者的认知风险具有一致性,而过度自信投资者的认知风险比理性投资者的认知风险小,并且过度自信程度和认知风险为负相关关系。     

基于最小信息熵—最大增值熵的投资组合优化模型

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷,用信息熵代替方差度量风险,用反映资金的增值速度的增值熵代替均值,提出了一种新型投资组合模型——最小信息熵-最大增值熵模型,并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时,给出了通过引入权重系数,将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。     

社交网络中攻击背景下个人隐私泄露度量研究

社交网络中隐私泄露受多种因素的影响,针对不能有效度量隐私泄露的问题,尤其是在攻击者拥有背景知识的时候,必须综合考虑背景知识来设计隐私泄露度量方法 .构建一个个人隐私泄露多维分析模型,对隐私泄露的影响因素进行较全面的分析,结合泄露指标的计算,推导出影响较大的因素.提出一种背景知识分类和量化方法,能划分关键背景知识和非关键背景知识;在此基础上提出一个攻击背景下隐私泄露度量信息熵模型和隐私泄露的综合度量方法,解决隐私泄露有效度量的问题.所提出的模型和背景知识量化方法可为攻击背景下隐私泄露风险分析与评估提供可行的计算基础,实验验证和分析结果表明度量模型是可行的、有效的.     

基于投资者情绪的认知风险和认知收益

将投资者的情绪纳入到证券投资的风险度量,提出了两种基于行为金融的认知风险度量方法,并建立了基于投资者情绪的认知收益模型,研究了认知风险和认知收益之间的关系。研究结果表明：投资者的认知风险和认知收益都与投资者的情绪有关并且两者呈现负相关关系,与标准金融理论中风险和收益的正相关关系相反。     

基于信息熵的地铁站点消防风险评估研究

业为了定量对地铁站点消防安全进行风险评估,根据地铁站点影响消防安全的各项指标和因素,解决地铁站点系统内不确定信息难以量化的问题,引入信息熵。以信息熵来度量整个地铁站点的消防安全风险,构建地铁站点消防风险评估指标体系。同时介绍了信息熵法的计算步骤,并探析了将信息熵法应用于评估地铁站点消防风险的可行性。     

基于信息熵的单元化制造系统状态度量

摘要： 将描述单元化制造系统状态所需信息量分为结构熵和运行熵2种形式并予以定义;在信息熵理论基础上,构建了单元化制造系统的结构熵与运行熵函数,并对制造资源的状态认定进行说明;根据调度理论,分别建立最大可能调度时限和调度符合度模型.以实施单元化制造的某加工车间为背景,依据其在不同状态下制造资源的状态信息,实证分析并绘制了系统状态随调度变化的示意图,利用所建熵函数及调度模型对系统状态进行度量,以验证所提出方法的科学性与有效性.结果表明,通过所构建的信息熵模型,可实现对单元化制造系统状态的度量与监控,并为提高系统的运行效率提供有效途径.     

基于GARCH-VAR模型的黄金类股票风险研究

VAR作为当今风险管理基本工具之一,在各种金融资产的风险管理中得到广泛的运用,方差协方差模型是计算VAR的一般方法,它是假定金融时间序列服从正态分布,未考虑方差的时变性.然而时间序列普遍具有不完全服从正态分布、尖峰厚尾、波动集聚性、异方差等特点,GARCH模型恰好能更好地抓住这些特点,所以基于方差协方差模型的GARCH-VAR模型能更好的对金融时间序列进行风险分析.详细介绍了GARCH-VAR模型,并对如何运用GARCHVAR模型度量黄金股票的风险进行实证分析,得出了相应的结论.     

大额支付系统中的系统风险及其决定因素研究

为研究风险冲击在复杂金融系统中的传播与扩散机制，并对系统风险进行刻画与度量，通过模型分析和基于合成数据的仿真模拟，系统地研究了不同流动性水平和操作风
险对系统造成的流动性冲击，分析了不同类别冲击对系统参与者和对系统结算效率的影响。研究发现，风险银行在支付网络中的地位及与其他参与者之间的支付流关系决定了一阶冲击的规模和分布；而一阶冲击的分布、参与者的流动性水平和系统参与者自身的稳健性决定了系统冲击的规模和分布。在此基础上构建的系统效应指标能很好地度量不同场景下的系统风险水平。     

基于信息熵的投资组合模型

本文用信息熵来代替协方差矩阵度量投资的风险,大大简化了模型的计算。在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的愿望反映在投资组合中。     

一种面向缺失数据的信息熵和知识粒度

针对含有缺失数据的数据集的不确定性度量问题,分别给出了信息熵和知识粒度的公理化定义,并提出了该环境下的粗糙集的两种不确定性度量,证明了精度是一种信息熵,粗糙度是一种知识粒度,并得出了几个较好的性质,进一步克服了已有缺失数据集不确定性度量的部分局限性,实例验证了不确定性度量的有效性,且适合度量含缺失数据的粗糙集的模糊性和精确性。     

基于t-模的广义模糊粗糙集的不确定性度量

对于基于t-模的广义模糊粗糙集模型,利用一种新的信息熵研究这种广义模糊粗糙集的不确定性度量。     

浅析公共项目评估中的风险分析

分析了项目评估中的各种不确定性因素,阐述了风险分析的内容框架包括风险的识别、度量与防范.风险分析的完善应从风险计划的制定、关键变量的确定、信息系统的健全、新工具的开发以及风险储备的建立等方面进行制度设计.     

关于风险度量问题的研究

本文分析了现行风险度指标存在的问题，给出了一种新的风险度量定义，并将它应用于组合投资的风险分析中，得到了推广的Ｓｈａｒｐｅ公式。     

基于高阶期望损失的投资组合优化模型

金融风险管理的第一步是风险的识别和度量,选择一种满足实践需要的风险测度指标是风险管理的关键.首先提出了高阶期望损失风险测度的定义,其次建立了高阶期望损失风险测度的投资组合优化模型,并对其进行求解,该模型的解在获得指定回报率的全部投资组合中具有最小的高阶期望损失风险.模型和求解方法将在金融理论和实践两方面有多种应用.     

基于聚类分析的系统性风险度量研究

针对目前金融系统性风险危害大,精准度量难的问题,提出了一种新的度量方法。以Clayton Copula函数测算股票收益率的下尾相关性为基础,将系统性风险定义为每家金融机构发生危机导致整个金融系统也发生危机的加权平均概率。实证分析选取了40家上市金融机构的每日股票对数收益率数据,用K-均值法将40家金融机构分为3类子系统:银行业、证券业、保险业,分别度量每个子系统以及整个金融业的系统性风险。结果表明:近几年来保险业系统性风险最高,银行业其次,证券业最低,但证券业系统性风险波动最剧烈,整个金融业的系统性风险一直处于较高且脆弱的状态,与实际情况相符合。     

企业技术创新能力系统涌现性度量模型

在充满不确定性、超强竞争和动态复杂环境中,企业只有谋求技术创新才能得以发展。以复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)为视角结合信息熵理论,构建了企业技术创新能力系统及其涌现性的概念模型和度量模型,提出了度量企业技术创新能力系统的正熵与负熵指标。并以贵研铂业股份有限公司为案例,运用Matlab软件加以实证分析,对其技术创新能力系统涌现性进行度量。以期为理解动态复杂环境中企业技术创新能力系统的生成机理、以及度量其涌现性提供理论依据,并为企业培育和提高技术创新能力提供新的思路。     

风险谱函数的设计与选择

研究了风险谱函数的构造及谱风险度量在金融市场中的应用。根据风险厌恶系数和效用函数理论,提出了一种风险谱函数的设计构造方法,得到了指数风险谱函数和幂风险谱函数。实证分析表明,运用这两种谱函数所得到的谱风险度量的结果,差别并不大。最后,提出了以谱风险度量为目标函数的投资组合优化配置模型,并讨论了模型的求解结果。     

基于ISM模型的BOT融资项目风险分析研究

对于BOT融资项目而言,在风险分析时了解不同风险间的相互关系是十分必要的。传统的项目风险分析方法只重视对单一风险的分析,往往忽略风险间的影响关系,从而导致风险分析结果失真。本文以此为出发点,在BOT项目风险识别的基础上,提出将ISM模型引入到风险分析之中,通过绘制风险结构图,最终得到不同风险间的相互影响关系,从而为管理者系统把握项目风险提供参考,同时也为项目后续的风险定量分析提供理论支持。     

关于信息熵的几个现实意义

无论是经济的发展还是王朝的更替,信息的传递和运用都起到了不可磨灭的作用。它是事件能否按照预想行进的关键,同样也是对于未知行为属性的一种探知和发现。而作为信息的度量单位,信息熵的作用显而易见。该文首先通过对信息与信息熵的关系入手,然后对于信息熵的推广进行了3个方面的简单叙述,说明了信息熵在物联网和教育系统中的意义,以及在广告中的重要作用。