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基于分段损失分布法和Copula的银行操作风险集成度量 被引量:4
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作者 陈倩 梁力军 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第8期174-181,共8页
多个风险单元的集成度量是银行操作风险管理的关键步骤之一。立足于操作风险的“厚尾”、“截断”性,从分段损失分布法的视角出发,探讨操作风险集成度量的模式和数值方法。首先,引入两阶段损失分布法来拟合单个风险单元边际损失分布,用... 多个风险单元的集成度量是银行操作风险管理的关键步骤之一。立足于操作风险的“厚尾”、“截断”性,从分段损失分布法的视角出发,探讨操作风险集成度量的模式和数值方法。首先,引入两阶段损失分布法来拟合单个风险单元边际损失分布,用双截尾分布代替传统的完整分布来刻画“高频低损”损失数据的双截断特性,利用POT模型捕获“低频高损”事件的厚尾特性。再次,基于分段建模思路,对传统度量过程中边际分布为单一、完整分布的Copula模型进行了扩展,研究边际分布为分段分布、截尾分布条件下使用Copula函数集成度量操作风险的框架和步骤,并设计了Monte Carlo模拟算法。最后,以实证分析的形式验证所构建模型。通过对中国商业银行416个操作风险损失数据的实证分析,结果表明分段分布、截尾分布能对单个风险单元边际分布有更好的拟合效果,能减小由于分布选择不当而引发的模型风险。分段度量视角下Copula函数的引入能灵活处理多个操作风险单元间的相依结构,使风险度量结果更为合理。 展开更多
关键词 操作风险 集成度量 分段损失分布法 相依结构 COPULA函数
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基于截断数据的操作风险分段损失分布模型及应用 被引量:1
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作者 陈倩 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第5期907-916,共10页
选择恰当的损失分布是对操作风险进行度量的首要环节,也是正确度量操作风险的重要前提。立足于操作风险数据的“截断”性,将传统分阶段定义损失强度的损失分布法(PSD-LDA)拓展为双截尾分布-POT(DTD-POT)度量模型,用双截尾分布、分段分... 选择恰当的损失分布是对操作风险进行度量的首要环节,也是正确度量操作风险的重要前提。立足于操作风险数据的“截断”性,将传统分阶段定义损失强度的损失分布法(PSD-LDA)拓展为双截尾分布-POT(DTD-POT)度量模型,用双截尾分布、分段分布代替传统的单一完整分布来刻画损失数据的双截断特性。首先,综合考虑数据收集门槛值、阈值对分布拟合的影响,构建DTD-POT度量模型,并提出DTDPOT的度量步骤和流程;其次,设计当损失强度分布为分段、截尾分布时使用Monte Carlo模拟度量操作风险的具体步骤;最后,收集我国商业银行1994~2013年间549个风险损失数据,以实证分析的形式验证所提出的方法,并将结果与单一损失分布法、传统的PSD-LDA进行了比较。实证结果表明:PSD-LDA和PTDPOT模型均能较好的拟合损失的主体和尾部,拟合结果显著优于单一损失分布法;与传统的PSD-LDA相比,DTD-POT模型对数据有更好的拟合效果,度量结果具有较好的稳定性,能够减少因损失分布选择不当带来的误差。 展开更多
关键词 操作风险度量 截断数据 双截尾分布 分段损失分布法 极值理论
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基于分段损失的生成对抗网络 被引量:5
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作者 刘其开 姜代红 李文吉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期155-160,168,共7页
生成对抗网络(GAN)在训练过程中未能有效进行生成器与鉴别器间的同步更新,导致模型训练不稳定并出现模式崩溃的现象。为此,提出一种基于分段损失的生成对抗网络PL-GAN。生成器在不同的训练时期采用不同形式的损失函数,同时引入真实样本... 生成对抗网络(GAN)在训练过程中未能有效进行生成器与鉴别器间的同步更新,导致模型训练不稳定并出现模式崩溃的现象。为此,提出一种基于分段损失的生成对抗网络PL-GAN。生成器在不同的训练时期采用不同形式的损失函数,同时引入真实样本与生成样本之间的特征级损失,从而使鉴别器提取的特征更具有鲁棒性。MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,与regular GAN、feature-wise GAN相比,PL-GAN具有更高的分类精度与运行效率。 展开更多
关键词 生成对抗网络 模式崩溃 特征级损失 分段损失 半监督学习
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惩罚复杂诊断系统混合噪音的模糊小波分类机 被引量:3
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作者 吴奇 刘静 +1 位作者 熊福力 刘晓军 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期773-779,共7页
针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波ν-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波ν-支持向量分类机(FRWν-SVC).... 针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波ν-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波ν-支持向量分类机(FRWν-SVC).它可以有效地压制故障特征时序的多种噪音和奇异点,具有很强的鲁棒性,而且它比标准模糊小波ν-支持向量分类机(FWν-SVC)具有更简洁的对偶优化问题.最后进行了汽车装配线故障诊断的实例分析,结果表明基于FRWν-SVC的故障诊断模型是有效可行的. 展开更多
关键词 支持向量分类机 小波核函数 分段损失函数 故障诊断
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