带扰动的多阈值马尔可夫调制风险模型中的Gerber-Shiu函数

构建一类带扰动的具有多层红利策略的马尔可夫调制风险模型,其中索赔发生次数和索赔金额由外部离散时间马尔可夫链调节,得到Gerber-Shiu函数满足的带边界条件的积分-微分方程,利用拉普拉斯变换,对方程进行求解.假设索赔数量分布属于有理族时,给出Gerber-Shiu函数的显式表达式.

基于隐马尔可夫模型的火灾风险评估研究

近年来全球气候变化越来越复杂,自然灾害频发,森林防火形式日益严峻,森林火灾风险评估工作越来越重要。为此,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)提出一种森林火险评估模型。首先构建森林火灾风险指标体系,将其分为气象条件、森林特征以及防火意识和能力3类12个指标,并根据层次分析法计算指标权重。同时,针对HMM模型求解过程中Baum-Welch算法对初始值有较强的依赖性且容易陷入局部最优的问题,提出通过粒子群优化算法搜索全局最优解作为HMM初始值,再使用Baum-Welch算法进行局部校正,使其快速收敛到全局最优解。利用优化前后的2个模型分别对重庆市森林火灾风险数据开展评估,验证优化后的模型能够有效地评估森林火灾风险,并且与改进前相比更精确,可为区域森林防火工作提供有效指导。

马尔可夫链模型在桥式起重机风险评估中的应用

桥式起重机的风险评估方法众多,技术人员一直在研究如何应用更加科学、有效的方法真实反映起重机的安全状况。本文针对桥式起重机的结构特点,将桥式起重机系统划分为金属结构、主要零部件等4个单元,对每个单元采取不同的、有针对性的风险评估方法,进而得到了各单元的风险等级。将各单元风险等级数据代入马尔可夫链模型,最终得出该桥式起重机的风险等级状况。

基于马尔可夫与传染病模型的供应链网络中断风险传播研究

供应链网络中断会导致企业运营能力受损,中断风险传播引发的连锁反应会进一步危害供应链网络的整体绩效。本文从供应链运营能力视角,刻画供应链网络中断风险传播过程。将企业运营能力结合中断程度细分为五个状态,并利用离散时间马尔可夫链和动态贝叶斯网络模拟个体企业运营能力变化情形。根据企业五种运营状态将其划分为易感、潜伏、轻症、重症以及免疫个体,构建企业在潜伏期、轻症和重症感染期均具传染性的中断风险传播动力学模型。进一步探讨系统稳定状态时关联企业密度及中断风险传染临界值及其影响因素。对企业状态的细分,有助于更精准地把握运营能力,更细腻地描述中断风险在供应链网络中的传播规律。所得中断风险传播规律不仅有助于企业更清晰地认识自身及所处供应链环境的运营状态,而且能为企业据其状态变化实时更换中断风险管控策略提供依据。本文结合中断程度对企业状态进行细化描述的做法,可为研究企业状态连续时的中断风险传播规律研究提供思路。

面向网络实时风险预测的马尔可夫时变模型

为了能实时准确地预测网络风险发生的可能性,帮助管理员对网络中的风险进行有效的管理,本文提出了一种用于实时风险概率预测的马尔可夫时变模型。基于此模型,给出了风险概率预测方法,通过实时更新模型中的状态概率转移矩阵,来预测未来时刻网络的风险概率。仿真实验将此模型应用于网络攻击环境下,结合特征提取、统计学习,来预测网络在不同风险等级下的概率。同传统的马尔可夫预测模型相比,该模型具有更高的实时性、客观性和准确性。

运行风险评估中的变压器时变停运模型(二)基于延迟半马尔可夫过程的变压器时变停运模型

建立了用于电力系统运行风险评估的变压器时变停运模型。首先,根据变压器事故停运的特性,将其状态划分为运行状态、内部潜伏性故障状态和外部附件故障状态。然后,建立了基于延迟半马尔可夫过程的变压器时变停运模型。该模型既能够反映变压器内部故障和外部故障在修复时间上的区别,又能够反映变压器内部潜伏性故障在维修前后故障率的变化。最后,利用数值算例验证了所提出的模型的科学性。

基于马尔可夫模型的电商平台供应链金融风险控制

近年来,随着电商平台供应链金融的迅猛发展,如何更好地评估和控制其风险成为学术界和实践者关注的焦点。从企业全生命周期视角,通过平台对供应链上数据的追踪、处理,整合优势,将平台供应链上需要融资的中小企业按企业全生命周期进行划分,分析其状态转移表征指标。运用马尔可夫模型判断融资商户的状态转移概率,预估其单期为平台供应链上投资方带来的期望收益净现值和全生命周期带来的利润总和,从而帮助平台上的投资方权衡其投资期望收益和风险。该算法有效地为电商平台上的投资企业精准定位更多优质授信商户,为其制定中短期或者长期投资战略提供了数据支撑,为投资方实现收益多元化的同时有效控制其风险。

基于马尔可夫转换模型的违约风险溢价预测研究

针对违约风险溢价变化依赖于经济波动状态以及市场、宏观经济变量依赖于经济周期时变因素的阶段,基于马尔可夫转换阶段的具体特征,构建马尔可夫违约风险溢价预测转换模型,并以香港恒生指数信用违约互换波动为例,测算因时变系数波动的指数息差、宏观经济变量等概率,通过实证算例剖析股市、宏观经济变量与违约风险溢价之间的内在联动关系和信用违约风险溢价变化的转换机制,以期实现对违约风险溢价能够进行有效预测,实证仿真结果说明了模型的有效性。

基于灰色马尔可夫模型的新型农村合作医疗体制基金风险预测

目的研究灰色马尔可夫模型在新农合基金风险预测中的适用性,并应用该模型对新农合的基金风险进行预测。方法基于广州市番禺区2005-2011年新农合的相关资料,建立灰色马尔可夫模型,验证模型的适用性,并对2012-2016年的基金风险进行预测。结果灰色马尔可夫模型中新农合2012年参合人数和报销金额预测值与实际值比较,精确度为97.31%和98.05%。通过此模型预测的结果显示,新农合的基金总额先逐渐增加,到2014年后呈逐渐下降的趋势;而报销总额是呈逐渐上升的趋势。结论灰色马尔可夫模型适用于新农合的基金风险预测,由此模型所预测的结果显示番禺区新农合系统在未来5年间不会出现破产的情况,但从长远来看,应该适当加大新农合的资金投入。

基于隐马尔可夫模型的物流企业客户违约风险评估

物流企业客户违约及其变化过程具有马尔可夫性。在利用经典算法预测违约损失值的基础上,将违约损失值作为影响因素,借鉴隐马尔可夫理论,构建基于影响因素的物流企业客户违约风险评估模型。通过该模型可以计算得到某一时刻物流企业服务的每个客户的违约风险及其风险变化指数和物流企业面临的平均违约风险及其变化指数。算例计算结果表明,该评估模型能够准确度量客户违约风险,并具有可行性和易操作性。

基于隐马尔可夫模型的信息系统风险评估方法

为保障信息系统安全,必须定期进行风险评估,但通常是对照测评标准逐项测评后给出测评结论,因缺乏精确的数学模型指导而受主观因素影响较大。为此,对信息系统风险评估过程建立了隐马尔可夫模型。在建模过程中,对输出值矩阵进行简化处理,并以随机产生的观察值序列作为隐马尔可夫模型训练数据。学习训练后的模型可利用前向算法自动评估系统当前的安全状态。应用实例说明:该方法贴近实际测评工作流程,是一种有效的风险评估方法,可在一定程度上提高评估的科学性,降低测评人员工作量,同时适用于信息系统安全风险自评估。

一种基于隐马尔可夫风险评估模型的数据快速疏散策略

地震、海啸、泥石流等自然灾害能够对数据中心产生致命的破坏,数据损坏和丢失会造成巨大的经济损失。对数据中心运营商和用户来说,数据丢失造成的无形损失更加无法承受。因数据中心备份会大大增加数据中心运营成本且影响数据恢复效率,近年来大量研究集中在数据快速疏散方面。遗憾的是大部分研究在缺乏建模和风险量化的前提下假设数据中心的风险为已知因素,存在一定的不合理性。基于SDN网络,本文建立隐马尔可夫模型,动态评估数据中心的风险,根据台风的路径和趋势实时计算台风附近的数据中心节点风险值,把数据实时疏散到风险较小的多个数据中心节点,实现了数据的快速疏散。为了验证模型的性能,本文在Mininet环境下进行了仿真实验,实验结果证明本文提出的模型能够较为高效的完成数据中心风险评估和数据疏散。

具有随机保费离散半马尔可夫风险模型的生存概率

半马尔可夫风险模型通过构造一个外在的马尔可夫环境来刻画保险公司所处环境的变化,可以用来处理保险公司在实际运营过程中出现的各种相依关系.考虑到保险实践中保费收入具有不确定性,构建一类具有随机保费收入的离散半马尔可夫风险模型,其中保费收入由一个独立的二项过程来刻画.利用概率生成函数的技巧,给出生存概率所满足的递归计算公式.建立了生存概率在零初值时所满足的2个线性方程,通过求解线性方程组可以给出零初值时生存概率的解析表达式,进而利用递归公式得到任意初值的生存概率.作为应用,最后对理论结果做了数值分析.

马尔可夫调制的随机IS-LM模型的随机稳定性研究

文章研究了经济系统处于上涨与下跌周期性的波动情形下(引入二元离散状态值的马尔可夫链)的随机性波动环境中。通过利用Mao文献中的随机稳定性方法探讨了在给定参数条件下的马尔可夫调制的标准随机IS-LM模型的几乎必然指数稳定性行为,得到了平凡解的一阶几乎必然指数稳定的条件。

基于马尔可夫模型的风险型客户预测与管理

客户是企业的重要资产之一,是企业实现利润的源泉。客户关系的发展形成一个完整的生命周期,处于生命周期形成阶段的客户往往要消耗较多的资源却甚少为企业创造价值,企业的投入具有风险性。本文对风险型客户发展过程中的特点进行分析,同时提出基于马尔科夫模型的风险型客户预测方法,掌握风险型客户在市场竞争过程中的市场占有率信息,从而为企业的战略决策提供支持。

杠杆租赁违约风险传染的隐马尔可夫过程研究——基于承租方违约角度

融资租赁是缓解承租方资金约束的重要手段,而承租方违约风险传染是影响融资租赁业务发挥效用的一个核心问题。为分析承租方违约风险传染的影响因素及其影响程度,文章界定了承租方企业规模、市场敏感度、与出租方之间的信息共享度和企业关联度等参数变量,并将这些变量引入杠杆租赁承租方违约风险传染的隐马尔可夫模型,研究表明企业关联度、市场敏感度与承租方违约风险传染强度呈正比,信息共享度、企业规模与承租方违约风险传染强度呈反比,数值仿真验证了上述关系。研究丰富了杠杆租赁承租方违约风险传染研究方法,对承租方风险监管政策的制定有一定参考价值。

基于改进隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

网络风险评估是网络系统安全管理的基础和前提,网络风险评估方法是进行网络风险评估的关键技术,评估方法的选择直接关系到评估的最终结果。传统的网络风险评估方法实时性较差,将隐马尔可夫模型运用于风险评估中,可提高风险评估的实时性。使用改进蚁群算法训练隐马尔可夫模型(HMM),使训练后的模型具有更高的识别能力。在基于现实数据的实验测试中,该方法得到了较好的检测结果。

面向网络实时风险预测的马尔可夫时变模型

随着社会的不断发展,信息时代在不断的更新,网络技术已经成为一种时代的标志,那么对于网络的管理就值得人们更加的重视。为了更好的实现网络的管理以便可以预测或者是降低网络风险的发生指数,将这种风险指数能够比较准确的反映出来则这就需要网络管理员对于网络中存在的风险进行有效、有针对性的管理,对于这种管理方案,马尔可夫时变模型就提出了相应的解决办法,它主要针对的是实时风险的概率预测,这种模型主要给出这种风险概率预测的方法,基本上就是实现了在模型中更新技术的状态以及对这种概率进行转移矩阵的方式,它可以预测网络的风险概率指数,以及针对不同的网络风险作出不同的预测方案,它主要的就是应用在网络的环境当中,进行有针对性的预测,这种马尔可夫的网络风险预测模型它具有一定的准确性、时效性,在整个网络的运行中它具有相应的仿真技术。

应用隐马尔可夫模型和价格行为分析辅助原油采购决策

近百年来,世界各国围绕石油定价权展开了激烈争夺。大量衍生品和金融机构积极参与其中,使石油实体市场变成了瞬息万变的金融市场,石油消费国也因此收复了部分石油定价权。对石油消费国而言,通过科学使用金融策略,可在一定程度上削弱石油资源供应受制于人的巨大风险。隐马尔可夫模型(HMM)在当前金融工程的背景下已有很多应用,包括股指、原油期货、航油期货等走势预测,在没有突发极端因素的影响下,应用模型预测风险可以促进石油套期保值,平抑原料价格波动对下游企业生产效益的影响。我国在国际市场的原油采购规模巨大,在石油期货市场上的正确预测和决策有望带来较大的成本优势。