3种跌倒风险自评工具在住院老年病人中应用的信效度及预测价值分析

目的探讨3种跌倒风险自评工具在住院老年病人中应用的信效度及预测价值。方法采用便利抽样法,选取2023年1—6月中南大学湘雅医院内符合纳排标准的420例住院老年病人为研究对象,分别接受中文版住院病人自我跌倒风险评估量表(CSAFR)、中文版i Engaging跌倒自主评估工具、中文版老年人跌倒风险自评量表(CFRQ)3种工具的评估。采用组内相关系数评价3种工具的调查员信度;采用Cronbach’sα系数评价3种工具的内部一致性;采用因子分析法评价3种工具的结构效度;以中文版Morse跌倒评估量表(CMFS)作为标准,比较3种工具与CMFS测定得分的相关系数,分析标准效度;采用ROC曲线分析比较3种量表对跌倒的预测价值。结果CSAFR、中文版i Engaging跌倒自主评估工具、CFRQ的组内相关系数分别为0.862、0.804和0.926,Cronbach’sα系数分别为0.515、0.726、0.742;效度KMO值分别为0.618、0.662、0.831,Bartlett’s球形度检验值P均<0.01。主成分分析法结果显示,CSAFR提取出2个公因子,累计方差贡献率为47.4%;中文版i Engaging跌倒自主评估工具提取出7个公因子,累计方差贡献率为58.2%;CFRQ提取出3个公因子,累计方差贡献率为43.3%。CSAFR、i Engagring跌倒自主评估工具、CFRQ与CMFS的相关系数分别为0.398、0.376、0.478。ROC分析结果显示:3种工具AUC值分别为0.814、0.689、0.821,当3种工具的截断点分别为3.5、5.5、4.5时,约登指数分别为0.469、0.259、0.503,敏感度分别为64.9%、88.3%、81.8%,特异度分别为82.1%、37.6%、68.5%。结论本研究认为3种跌倒风险自评工具均有一定的信效度,对住院老年病人跌倒风险的评估均有一定的预测价值,其中CFRQ的信效度及预测价值均较高,且评估时间不长,是进行老年人跌倒风险自评的有效工具和重要参考。

3种跌倒风险评估量表在视神经脊髓炎谱系疾病患者中应用的信效度及预测价值分析

目的 探究3种跌倒风险评估量表评估视神经脊髓炎谱系疾病(NMOSD)患者跌倒风险的信效度及预测价值。方法 收集在本院首次住院的126例NMOSD患者,分别采用Morse跌倒评估量表(MFS)、Hendrich Ⅱ跌倒因素模型量表(HFRM)和Berg平衡量表(BBS)对患者进行跌倒风险评估,并评价3种量表的信效度。根据患者住院期间是否跌倒分为跌倒组(n=21)和无跌倒组(n=105),比较2组间各量表评分差异;采用受试者工作特征曲线(ROC)分析比较3种量表对跌倒的预测效果。结果 MFS、HFRM和BBS的评定者间信度相关系数分别为0.947、0.963和0.951,Cronbach′s α系数分别为0.244、0.708和0.781;效度KMO值分别为0.636、0.721和0.812,Bartlett’s球型度检验值分别为39.473、177.833和214.367(P<0.001)。主成分分析显示:MFS、HFRM及BBS分别提取出2个、3个和5个公因子,累计方差贡献率分别达50.984%、66.870%和60.067%。MFS与HFRM评分呈正相关(r=0.417,P<0.001),MFS及HFRM与BBS评分呈明显负相关(r=-0.223,-0.233,P<0.05)。ROC曲线分析结果显示:MFS、HFRM和BBS预测跌倒的曲线下面积(AUC)分别为0.813、0.754和0.774。结论 本研究3种量表均有一定的信效度,且能较好地预测NMOSD住院患者的跌倒风险,其中MFS的预测价值最高,但信效度相对较低,可修订后应用于临床。

个股的风险价值度VaR度量与实证分析——基于GARCH模型及历史模拟法

VaR作为发展较为完善的金融风险管理工具,因其简洁、综合、实用等特点目前被全球主要银行、公司及金融监管机构接受为最重要的金融风险测量方法之一。本文运用GARCH模型和历史模拟法分别对个股(洛阳钼业)的VaR值进行计算,并将VaR值与每日的实际损失进行对比。通过实证分析,发现在平稳市场环境中两种方法均能较好地度量股票的风险价值,但历史模拟法相对保守,易高估实际风险;在波动较大的市场环境中,历史模拟法失效,参数法估算VaR值的准确性降低。

CVaR和EVaR安全运行风险管理下的电力系统经济调度

针对风能入网给电网安全稳定运行带来的影响,基于风险管理方法和随机优化建模理论构建了考虑线路安全风险约束的经济调度模型。为了量化和限制风电随机性对系统安全性的影响,分别采用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVa R)和熵风险价值(entropic value-at-risk,EVa R)来刻画电网的安全裕度,通过对安全裕度指标进行风险裕度门槛值限制作为系统的安全风险约束,并运用随机模拟方法将系统安全风险约束转换为确定性的凸约束形式。最后通过对IEEE 30节点的数值仿真验证了模型的合理性和方法的有效性,综合比较了不同安全裕度和置信水平下的调度结果以及两种安全裕度风险价值刻画方法的差别。

新时代高校网络意识形态治理:价值、风险与实践

高校作为各类思潮的汇聚地,能否切实提升其高校网络意识形态治理能力,关乎立德树人根本任务的有效落实,关乎社会主义意识形态阵地的牢固稳定。新时代高校应深度挖掘网络意识形态治理的理论建设、校园实践、政策解读三层价值维度,全面审视当前呈现出的主体功能性式微、网络信息化受损、治理链接度消解三大风险样态,创新构建理论引领主体模型、制度维护客体模型、技术赋能介体模型三层实践理路,在高校网络意识形态治理中坚持守正创新。

偏度风险价值下供电公司/电力零售公司动态购电组合策略

在存在多个不同类型市场的环境下,供电公司或电力零售公司(简称零售公司)需提前对各市场的电价进行预测以构造最优购电策略。理论上,零售公司只有合理计及购电收益函数的3阶矩(即偏度)才可能得到最优购电策略,因此有必要研究偏度的具体表达形式和应用方法。由于负荷需求具有不确定性,购电过程就具有动态特征。在此背景下,以风险价值(VaR)指标量化零售公司风险,在计及偏度的情况下,构建了零售公司动态购电组合模型,其中,购电量用自回归模型进行模拟。基于该模型,零售公司可以将购电量在多个时段、不同市场中进行合理分配,以兼顾期望利润最大化和风险最小化,从而为零售公司的动态购电决策与风险评估提供了新途径。最后,用算例说明了所述方法的基本特征。

基于神经网络分位数回归的VaR金融风险测度

基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神经网络结构,可以模拟经济系统中的非线性结构,从而很好地解决了VaR风险测度中遇到的2个难题:尾部风险测度与非线性关联模式。文章选取上证综指作为研究对象,将其与传统的VaR金融风险测度方法进行了实证比较,实证结果表明,基于神经网络分位数回归的VaR风险测度方法,在样本内与样本外都取得了较好的实证效果。

基于VaR方法的金融风险度量模型及其应用

针对金融风险度量问题,对几种典型的VaR方法进行比较说明,总结其各自的优缺点和适用范围,通过对美国次贷危机中各大金融机构VaR风险管理体系实际效果的分析,发现当前普遍应用的VaR模型及其管理体系在极端情况下存在局限性,从而得出VaR方法必须结合对经济金融形势的综合判断才能取得较好效果的结论。

基于偏度-加权条件风险价值的售电公司动态购电策略

在多市场、多时段的条件下,售电公司需要合理分配在不同市场、不同时段的购电量。将偏度引入购电组合优化模型,作为一项约束指标,以构建在购电价格服从不同类型分布下的购电策略。同时使用加权条件风险价值(WCVa R)量化风险,最终建立针对多市场、多时段的基于偏度-加权条件风险价值的售电公司动态购电优化模型。算例分析结果验证了该模型的有效性,该模型为售电公司提供了新的约束指标、风险度量方法和购电策略。

风险价值VaR的检验

根据风险价值的概念,提出了一个基于二点分布的检验模型,证明了存在一致最优（UMP）检验,并给出了检验的表达式、拒绝域。另外,考虑到金融数据的样本容量都比较大,又提出了基于渐近正态分布的检验模型,给出了检验的表达式,拒绝域,并与传统方法的结果作了比较。

VaR——一种风险度量的方法

在险价值是目前市场风险估值的主流理论 ,被用来估计市场风险暴露在给定置信度下的最坏的预期损失 .本文介绍了VaR的概念和计算方法 .考虑到时变风险 ,讨论了GARCH模型 ,最后给出了评价模型的后验测试方法 .

基于HMM的VaR风险度量及其实证分析

文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Ku-piec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验。实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象。

基于VaR(风险价值)的金融投资的研究

近年发展来的VaR风险管理技术是一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型及方法 .本文省去了复杂繁琐的数学公式的演绎 ,从理论上简要地阐明了VaR风险管理技术的原理 ,并介绍了VaR风险管理技术之所以被国际金融界广泛认可的优点 ,同时也指出了作为一个金融数理模型所存在的缺陷 .并介绍了VaR风险管理技术在银行业、证券业及金融衍生品等中的应用 .指出发展符合我国国情的VaR风险管理技术的必要性和发展方向 .

资产组合信用风险度量技术比较研究——基于VAR

本文对基于VAR的资产组合信用风险度量技术特征、参数和方法等方面进行了比较研究,建议未来的信用风险度量技术总体趋势应转向盯住市场的组合连续动态定量分析。

极值理论在高频数据中的VaR和CVaR风险价值研究

高频数据具有与低频数据明显不同的特征。本文引入广义帕雷托分布代替传统的正态分布等,精确描述金融高频数据收益的厚尾特征;并且计算高频数据下的VaR和CVaR,然后利用深成A指数据进行返回检验。两种返回检验方法的结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量VaR和CVaR。

基于稳定分布的风险价值(VaR)研究与实证

文章首先对上证指数收益率进行正态分布的拟合优度检验,然后对上证指数收益率进行了稳定分布拟合及稳定分布拟合优度检验。在此基础上,文章研究了基于稳定分布的VaR模型,并在实证研究中同历史模拟法、分析法计算VaR值进行比较,验证了稳定分布分析法的可行性与可靠性。

TMT风险容忍度、公司创业与企业价值——基于中国主板上市公司的实证研究

通过分别构造TMT风险容忍度和公司创业代理变量,以2006—2013年主板上市公司为研究样本,从公司创业视角来实证研究TMT风险偏好、大企业创业活动之间的关系以及它们对企业价值的动态影响。结果发现:企业价值与TMT风险容忍度显著负相关;TMT风险厌恶程度越低,企业越有可能进行公司创业;虽然创新性、自我更新和先动性等公司创业活动是企业实现"价值创造"的有效途径,但目前中国上市公司的创业水平明显不足。

VaR与CVaR在商业银行风险度量方面的比较研究

在分析了VaR与CVaR模型的数理机理的基础上,比较研究了二者在商业银行风险度量方面具有的优势互补性,并为我国商业银行风险度量的VaR体系构建提出了建议。