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系统性金融风险早期预警指数的构建及实证运用——基于AUROC评估和政策制定者损失函数
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作者 陈双 向易 邓芳 《金融经济》 2024年第10期18-30,共13页
加强系统性金融风险监测、评估与预警能力,对防范化解金融风险和维护金融稳定具有重大意义。本文以欧央行国内系统性金融风险指数(d-SRI)的构建方法为基础,结合我国金融系统的实际,通过增加“构建FSI识别金融高压力期”“运用AUROC确定... 加强系统性金融风险监测、评估与预警能力,对防范化解金融风险和维护金融稳定具有重大意义。本文以欧央行国内系统性金融风险指数(d-SRI)的构建方法为基础,结合我国金融系统的实际,通过增加“构建FSI识别金融高压力期”“运用AUROC确定脆弱期”等关键步骤,制定我国系统性金融风险早期预警指数构建方法,由此拟合出我国的早期预警指数,并运用该指数对我国各期金融风险进行预警分析。研究表明,本文构建的预警指数平均提早22个月对高压力期发出预警信息,能为宏观审慎管理提供及时有益的参考;预警指数预测我国本轮金融系统高压力状态将持续至2024年初;居民部门杠杆率较长时间过度上涨是导致我国金融系统压力攀升的最基本因素。 展开更多
关键词 系统性金融风险 早期预警 状态空间模型 auroc性能评估 损失函数 相对有效性
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Estimation of Area under Receiver Operating Characteristic Curve for Bi-Pareto and Bi-Two Parameter Exponential Models
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作者 Bhavna Kaushal Kanchan Jain Suresh K. Sharma 《Open Journal of Statistics》 2014年第1期1-10,共10页
In this paper, we find the ROC curves for Bi-Pareto and Bi-two parameter exponential distributions. Theoretical, parametric and non-parametric values of area under receiver operating characteristic (AUROC) curve for d... In this paper, we find the ROC curves for Bi-Pareto and Bi-two parameter exponential distributions. Theoretical, parametric and non-parametric values of area under receiver operating characteristic (AUROC) curve for different parametric combinations have been calculated using simulations. These values are compared in terms of root mean square and mean absolute errors. The results are demonstrated for two real data sets. 展开更多
关键词 ROC auroc PARETO TWO PARAMETER Exponential Root Mean Square ERROR Mean Absolute ERROR
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超声弹性成像评价慢性肝纤维化研究进展 被引量:3
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作者 康馨丹 陈卫刚 +3 位作者 程敏 张迪 杨奉天 郑勇 《中国肝脏病杂志(电子版)》 CAS 2016年第4期11-16,共6页
超声弹性成像是一种可对肝纤维化进行定量的无创性新技术,本文基于国内外弹性成像技术的发展现状,归纳了此项技术的应用范围、诊断价值、临界值确定和实际应用中的优缺点。近年来,超声弹性成像发展迅速,在肝纤维化诊断和评价研究方面取... 超声弹性成像是一种可对肝纤维化进行定量的无创性新技术,本文基于国内外弹性成像技术的发展现状,归纳了此项技术的应用范围、诊断价值、临界值确定和实际应用中的优缺点。近年来,超声弹性成像发展迅速,在肝纤维化诊断和评价研究方面取得了显著进展。这种无创性诊断方法首先在慢性丙型肝炎患者中得到应用,并且正逐渐扩展至其他慢性肝病如非酒精性脂肪性肝病、慢性乙型肝炎和酒精性肝病等,减少了对肝组织活检的需求。 展开更多
关键词 超声弹性成像 肝纤维化 肝脏活组织检查 特征曲线下面积
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基于再生核希尔伯特空间的In-Silico基因网络重构
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作者 金丽艳 韩斌 +2 位作者 厉力华 祝磊 樊双喜 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期515-526,共12页
针对逆向工程的评估与方法交流(Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods,DREAM)第四次竞赛(DREAM4)中In-Silico基因调控网络(Challenge2)的重构问题,作者提出一种基于再生核希尔伯特空间的统计独立性度量方法(Hilber... 针对逆向工程的评估与方法交流(Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods,DREAM)第四次竞赛(DREAM4)中In-Silico基因调控网络(Challenge2)的重构问题,作者提出一种基于再生核希尔伯特空间的统计独立性度量方法(Hilbert-Schmidt independence criterion,HSIC)。该方法不要求数据符合某种特定的分布,约束条件少,是一种非参数计算统计独立性的方法。对10规模的In-Silico基因网络,HSIC方法的受试者工作特征曲线面积(area under receiver operating characteristic curve,AUROC)比常微分方程(ordinary differential equation,ODE)方法和格兰杰因果关系(granger causality,GC)方法分别高了16%和7%,比动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)方法和非线性动态系统(nonlinear dynamic systems,NDS)方法中的最好算法分别高了2.4%和1.4%。对100规模的In-Silico基因网络,HSIC方法的AUROC分别超出ODE及GC方法 16%和14.2%,超出DBN和NDS方法中的最好算法5%和1.4%。实验表明,HSIC方法具有基因调控网络重构的可行性与可靠性,并且对In-Silico网络的重构准确率要优于目前经典的基因调控网络建模方法。 展开更多
关键词 基因调控网络 重构 再生核希尔伯特空间 独立性 受试者工作特征曲线面积
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