风险度量

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜

该工具可生成复杂度度量。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

眼睛图像里眼睑遮挡的测量功能，挺适合做虹膜识别前的图像质量评估。Occmetric这个小工具，思路比较简单，核心就是看图像的灰度值，灰一点，遮挡就多一点。整个流程也不复杂，从图像预到灰度计算，再到的遮挡打分，嗯，基本都用上了 MATLAB 里现成的图像功能，写起来也轻松。虹膜识别的图像质量，真挺关键的，尤其是有眼睑遮挡的时候，直接影响识别效果。Occmetric的玩法其实实用，提前测一下遮挡程度，可以帮你判断这张图到底靠不靠谱，挺适合做前期筛选。图像预这块，去噪、调对比度、校光照，基本是标配，完之后用图像分割的方法抓眼睛区域，哦，虹膜、瞳孔、眼睑这些关键位置，分得越准，后面灰度值计算越靠谱。灰

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

决策树的构建过程中，属性选择至关重要。信息增益和Gini系数是两种常用的属性选择指标。信息增益，作为决策树常用的分支准则，通过计算属性划分前后信息熵的变化，选择信息增益最大的属性进行节点划分。Gini系数则用于度量数据集的纯度，其值越小，数据集纯度越高。