基于数据挖掘的VaR测量算法研究

提出了将数据挖掘中分位数图的思想应用于VaR测量的新方法，为风险控制和投资决策探索了一种新思路．从设定时间区间内的证券组合对数收益率序列里，求出给定置信水平下不同时间段的分位数，得到分位数序列，由此建立回归方程，预测组合未来特定一段时间内收益率序列的分位数，然后再根据组合的市值大小，直接计算出VaR值．该算法能够有效地处理纽合收益非正态分布和非线性纽合的情况，在社保基金投资管理系统中得到应用，在国内证券市场数据上进行实验，并采用失败频率检验法来验证算法的精确性，结果表明，该算法是可靠的，有较好的鲁棒性、     

监控系统中获取进程信息的算法实现

在现代空管系统中进行网络管理时，监视、统计各席位主机进程信息至关重要．因此，作者在网络监控中加入了获取进程信息的功能，在一定时间间隔收集被管主机的所有进程信息，以达到性能管理的目的．介绍了算法实现所需的一些基本概念，然后着重阐述进程信息获取算法及实现．算法中充分考虑了Unix系统特有的虚拟文件系统特点，以及进程状态的动态性．监测结果表明，算法具有较强的透明性和鲁棒性，获取数据误差小．