导读:本文包含了风险测量方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:风险,测量,模型,测量方法,风险评估,极值,致密。
风险测量方法论文文献综述
马方方,胡朝阳,冯倩茹,姜也[1]（2019）在《中国第叁方支付系统金融风险测量方法及实证分析》一文中研究指出随着中国第叁方支付体系的发展,对该行业系统金融风险的判断显得日益重要。为了弥补中国第叁方支付实际金融风险量化测度体系的缺陷,从理论上对中国第叁方支付行业特点进行梳理,并与传统支付行业进行对比。基于问题导向视角筛选基础指标,得到相关综合指标模型,使用综合测度模型对目前中国第叁方支付体系的市场风险和制度风险进行实证分析。之后,对实证研究分析的结果进行了验证。结果表明:中国第叁方支付体系的市场风险主要源自洗钱问题,交易规模是制度风险最主要的影响因素。该结论符合一般经济意义和中国现阶段的实际情况,适用于金融监管和实际运营部门分析该行业系统风险,并作为规避和防控风险的依据。在此基础上,提出相应的强化中国第叁方支付金融风险防控的建议。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年07期）
陈声利,李一军,关涛[2]（2018）在《波动预测建模与尾部风险测量方法》一文中研究指出作为中国资本市场的对冲工具,股指期货在2015年经历了一轮极端牛熊市。在股指异常波动阴影下,研究股指期货尾部风险的测量方法,对风险管理与资产配置具有理论意义和实践意义。传统风险测量方法通常利用低频波动率构建尾部风险VaR和ES估计量,但高频波动率比低频波动率蕴含更多信息且计算效率更高,利用高频波动率建立高效的尾部风险测量方法成为研究趋势。基于条件极值理论和新型高频波动率,构建RV-EVT框架的股指期货尾部风险测量方法。阐述已实现波动率衍生的跳跃、好坏波动和符号跳跃理论;为提高波动率估计精度,利用已实现核修正CPR跳跃检验、好坏波动和符号跳跃;考虑跳跃、好坏波动和符号跳跃建立4组对数形式的HAR类波动预测模型。在极值理论框架中嵌入HAR类模型预测波动率,构建两步法的RV-EVT尾部风险测量方法 ;根据样本外滚动预测评估股指期货尾部风险测量水平,采用无条件覆盖和自枚举检验对VaR和ES进行回测分析。研究结果表明,波动率的样本外滚动预测显示,HAR波动预测框架下好坏波动分解优于连续跳跃波动分解,好坏波动衍生出的正负符号跳跃具有极为突出的波动预测能力;回测分析检验结果显着,尾部超出数接近理论预期,表明RV-EVT尾部风险测量方法有效; HAR-RV-RS和HAR-RV-SJd模型的尾部风险测量表现最佳; ES模型比VaR模型具有更优的尾部风险测量水平,特别是在高风险状态下ES模型能弥补VaR模型失控的缺陷;通过量化交易资金管理研究,揭示尾部风险测量方法的应用价值。建立了高频波动率与风险管理的桥梁,为金融资产尾部风险度量提供了有效方法,对资产配置和风险控制具有借鉴意义。(本文来源于《管理科学》期刊2018年06期）
杨超然[3]（2017）在《中国成年人不同腰围测量方法与身体脂肪含量及心血管风险因子的相关性分析》一文中研究指出研究目的:肥胖的流行,已成为一个公共的健康问题。腰围已经被许多研究证实是反映人体腹部脂肪和健康风险因子的有效指标。但目前利用腰围来诊断肥胖尚无统一的测量方法及诊断标准。本研究选取五处常用的腰围测量点分别测量我国成年人的腰围,比较不同测量部位的腰围之间是否存在差异,分析不同部位的腰围与腹部脂肪含量及全身脂肪含量的相关性,探讨腰围对心血管疾病风险因子的影响,从而找出最适合中国人的腰围测量方法,为界定中国人肥胖的标准提供科学支持,使研究者和健康从业者能更有效的诊断肥胖,进而对其进行预防及治疗。研究方法:本研究共招募213名18—35岁的中国成年人作为受试者,其中男性107名,女性106名。本研究选取了五个常用的腰围测量点:(1)髂嵴的上缘(WC1);(2)第十二肋下缘(WC2);(3)髂嵴上缘与第十二肋下缘连线的中点(WC3);(4)肚脐上缘1 cm;(5)腰最细的部位。双能X线骨密度仪用于测量受试者的全身脂肪质量,全身体脂率,腹部脂肪质量和腹部体脂率。心血管疾病风险因子包括空腹血糖(FBP)、甘油叁酯(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)。所有数据均以平均数和标准差的方式表示,应用SPSS 20.0统计软件进行统计学分析。重复性方差测量用于比较不同性别不同测量部位的腰围之间是否存在差异;Pearson相关性分析用于确定腰围与全身脂肪含量或腹部脂肪之间的相关性;二元逻辑回归用于探讨腰围对心血管疾病风险因子的影响。统计学差异定为P<0.05。研究结果:女性五个部位的腰围均存在显着性差异,表现为:WC5<WC2<WC3<WC4<WC1(P<0.001)。男性除了WC5和WC2之间不存在显着性差异外,其余部位的腰围之间均存在显着性的差异,表现为:WC5、WC2<WC4<WC3<WC1(P<0.001);男性五个部位的腰围与全身脂肪质量(r=0.867~0.914,P<0.001)和腹部脂肪质量(r=0.880~0.923,P<0.001)之间呈极强相关,与全身体脂率(r=0.720~0.781,P<0.001)和腹部体脂率(r=0.635~0.698,P<0.001)之间呈强相关;女性五个部位的腰围与全身脂肪质量(r=0.782~0.844,P<0.001),腹部脂肪质量(r=0.678~0.740,P<0.001)和腹部体脂率(r=0.627~0.671,P<0.001)之间呈较强的相关性,和全身体脂率(r=0.570~0.633,P<0.001)之间中等程度相关;男性WC3对心血管疾病危险因子的影响具有统计学意义,为危险因素。研究结论:中国成年人不同腰围测量方法测量出的腰围值不同,五个部位的腰围是不可替换的。五个部位的腰围与全身脂肪质量,全身体脂率,腹部脂肪质量和腹部体脂率都具有显着的相关性。男性WC3为心血管疾病危险因子的危险因素。(本文来源于《上海体育学院》期刊2017-05-31）
马广福[4]（2017）在《嵌入式管制员疲劳风险测量方法研究》一文中研究指出近些年随着空中交通流量的不断增加,管制人员所要承受的工作负荷也随之增加,进一步加剧了疲劳的产生,而管制人员的疲劳是导致管制差错的一个重要因素,是航空安全管理工作需要亟待解决的问题。因此,研究测量管制人员的疲劳风险对确保飞行安全有着重要的意义。论文研究总结了国内外疲劳风险测量方法,并将管制员测量方法进行归类。在对比分析各种疲劳测量方法优缺点的基础上,结合实际的管制环境,提出嵌入式管制员疲劳风险测量方法的研究,将陆空通话中管制员回应飞行员的反应时间?t作为测量管制员疲劳风险的依据。首先,结合管制运行单位的具体情况,总结分析了管制员的操作程序和工作特点。然后,分析了管制系统的功能,从陆空通话系统中导出管制员和飞行机组之间的语音通话,利用音频截取软件对陆空通话音频文件进行处理,截取管制员回复机组的反应时间?t,并结合NASA-TLX量表的自评值,验证语音反应时与疲劳度之间的关系,分析管制员的疲劳状况,筛选表征疲劳的指标。最后,对反应时?t进行统计分析,根据反应时的分布特性,建立管制员疲劳风险测量模型。构建管制员疲劳风险测量模型所需的语音数据完全建立在现有空管运行数据基础之上,是一种嵌入式测量方法,这种测量方法可以嵌入到管制员的实际工作中去,而不是脱离实际操作环境单独对管制员的疲劳状况进行测量,因此,这种嵌入式的测量方法不仅可以与管制单位实际的运行情况对接,使得测量结果真实可靠,而且还可以实时地对管制员的疲劳风险进行测量评估。(本文来源于《中国民航大学》期刊2017-05-12）
章婷,黄喜珍,吴祺,何梦蕾,夏建超[5]（2016）在《基于舰船可靠性设计的参数测量风险评估方法研究》一文中研究指出该文提出了一种基于舰船可靠性设计的参数测量风险概率评估方法。该方法将舰船设备的测量可靠性与系统可靠性设计相结合,通过"加权评估法"和"可靠性模型",提出以系统参数为对象的测量风险概率计算模型。该方法为定量评价参数测量风险提供了理论支撑,为评估测量系统的技术性能提供了新的途径。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2016年07期）
K.R.Brandt,C.G.Scott,L.Ma,A.P.Mahmoudzadeh,M.R.Jensen[6]（2016）在《临床和自动化乳腺密度测量方法的比较:风险预测和补充筛查的影响》一文中研究指出摘要目的比较2种自动化乳腺密度测量法,Volpara(版本1.5.0;Matakina Technology,Wellington,New Zealand)和Quantra(版本2.0;Hologic,Bedford,Mass),与临床乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)对乳腺密度分类进行比较,并研究这些检查方法与乳腺癌风险的相关性。材料与方法本研(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2016年04期）
姚灵[7]（2016）在《智能水表测量特性计算机校正方法的风险与控制》一文中研究指出所有含嵌入式计算机系统和电子显示器的智能水表都要涉及智能水表流量测量特性的计算机校正。校正方法的推广应用将会有效地改善叶轮、超声、电磁、射流式等流量传感器因原理的或非原理的非线性输入-输出特性造成的使用范围变窄、测量误差超差的问题。在选用校正方法和对成批出厂产品校正时,会存在由于校正不当或产品特性发散而出现的质量风险,可通过制定校正技术规范等方法控制。(本文来源于《自动化仪表》期刊2016年02期）
刘譞,戴志辉,张天宇,焦彦军[8]（2015）在《基于测量参数的距离保护运行风险分层评估方法》一文中研究指出距离保护的正确工作对电力系统的安全稳定运行意义重大。针对目前距离保护失效概率难以准确反映保护原理、难以计及保护之间配合关系对失效概率的影响且计算方法较为复杂等不足,首先结合阻抗继电器的动作特性,提出了基于启动截距和测量截距的距离保护失效概率计算方法。其次,通过确定保护失效的后果和风险评估指标,进一步制定了距离保护风险评估的详细流程。最后,以IEEE 3机9节点系统为例,分析了其距离保护原理性失效风险。分析结果表明,该方法能有效适应智能电网要求,可准确计算继电保护系统的失效概率和运行风险,并可发现保护系统的部分潜在风险。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2015年13期）
石福艳[9]（2015）在《常见慢性病危险因素测量及风险等级评估方法研究》一文中研究指出慢性病具有发病隐匿、潜伏期长、发病后不能自愈或很难治愈等特点,是目前影响人类健康的主要公共卫生问题。然而,慢性病又是一种可以有效预防和控制的疾病。相关研究表明,在冠心病、糖尿病等疾病死亡率大幅度下降的原因中,约一半以上的原因归因于危险因素的下降,特别是吸烟率和胆固醇水平下降起了重要作用。据此,开展常见慢性病危险因素测量及风险等级方法研究,进而有针对性制定危险因素干预措施,对于慢性病的有效防治具有重要意义。健康体检是目前公认的慢性病风险评估研究的工作基础和重要内容。健康体检数据积累了大量的人群健康信息,是开展人群健康评价及常见慢性病风险评估的主要信息来源,为临床流行病学及慢性病预防控制研究提供了重要平台。但由于目前健康体检结构缺乏统一的数据采集标准,各体检机构的体检数据储存结构、数据项及值域各不相同,不同体检机构的体检结果无法进行跨机构汇总及统计,导致群体健康体检信息浪费,也给慢性病风险评估研究工作的顺利开展带来一定困难。另外,目前国内还没有规范统一的基于健康体检数据的慢性病风险评估数据集及相关数据标准,健康体检机构在体检之后无法继续进行个体健康信息与健康结果之间的关联性分析及健康风险评估,因而无法实现个体化健康指导及干预。为尽快利用健康体检平台,统一体检数据库标准,提取重要的健康相关数据,挖掘有意义的临床信息,有必要开展健康体检数据采集标准及基于健康体检数据的常见慢性病危险因素监测及其量化研究。研究目的1.基于循证医学文献检索结果,参照临床专家意见,结合我国国情实际,了解及确定高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种常见慢性病的主要危险因素,为有效开展常见慢性病危险因素测量及风险等级评估研究提供理论基础及科学依据。2.本研究设计的常见慢性病风险评估基础问卷及7种疾病的专项专病风险评估问卷,为有效开展其他慢性病风险评估研究提供了标准及依据。3.基于哈佛癌症指数法、合成分析法和Joint模型等统计建模方法,研发基于统计模型的疾病风险等级评价工具。研究方法1.参照相关临床指南,结合专家意见,采用循证医学文献检索方法,了解及确定高血压、冠心病、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种常见慢性病的主要危险因素。2.基于健康管理理念,参考国内外相关研究成果,依据国内外信息标准及行业业务规范,以国内大型健康体检机构纸质问诊问卷及电子健康档案为基础,设定问卷条目选择标准,研究设计常见慢性病风险评估的基础问卷和7种常见慢性病的专项专病风险评估问卷。并依据各疾病风险评估问卷,构建常见慢性病风险评估基本数据集和7种疾病的专项专病风险评估基本数据集。3.参阅国内外相关文献,采用主流评分方法,构建高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病的风险评估模型,并对各疾病风险评估模型进行信度及效度检验。4.基于文献研究资料,参照哈佛癌症指数方法,构建高血压发病等级风险指数。通过对高血压风险等级与高血压实际发病之间的相关性研究,评价高血压发病风险等级指数的预测性能等特征。5.基于横断面健康体检数据,采用合成分析法构建高血压发病风险评估模型;以ROC曲线下面积、灵敏度和特异度等为主要评价指标,对比分析合成分析模型与传统Logistic回归模型的预测性能。6.基于纵向队列研究数据,以高血压发病风险预测模型构建为例,探讨研究传统Logistic回归分析、Cox回归分析及Joint模型叁种多因素统计建模方法在常见慢性病危险因素测量研究中的应用;通过比较ROC曲线下面积大小等指标,对模型的预测性能及精确性等进行评价研究。主要研究结果1.参照相关临床指南,结合专家意见,根据循证医学文献检索结果可知,影响高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺等7种常见慢性病的共同危险因素有:家族史、血脂异常、肥胖、吸烟、被动吸烟、大量饮酒、蔬菜摄入不足、水果摄入不足、缺乏体育锻炼、睡眠问题、长期精神压力、情绪及负性事件等。此外,各常见慢性病有其特异性危险因素,如心脑血管疾病的早发家族史;糖尿病的妊娠糖尿病史;胃癌的幽门螺杆菌感染、A型血;肺癌的特殊职业暴露史;乳腺癌的初潮年龄、绝经期年龄及人工流产次数等。2.本研究设计的慢性病风险评估基础问卷的标准化电子文档架构主要包括文档头和文档体两部分。其中文档头包含体检表标识、体检机构、受检者标志和人口学特征四个部分,文档体部分主要包括问诊问卷(主要包括现病史、既往史、精神心理因素和专项专病评估项目)和体格检查两大部分。问诊问卷中的既往史主要涉及用药史、家族史、暴露史(环境暴露和职业暴露)、生活方式(饮食、吸烟、饮酒、体育运动、体力活动和睡眠状况)等内容,另外该问诊问卷还包含了妇女月经史及婚育史等相关内容;专项专病项目主要是针对心血管疾病(高血压、冠心病和脑卒中)、代谢性疾病(糖尿病)及恶性肿瘤(胃癌、肺癌和乳腺癌)叁大类共7种疾病的风险评估研究而设计的特定条目;精神心理因素主要涉及脾气性格、工作及生活压力、负性事件及情绪等因素。3.参阅相关文献,根据预实验分析结果及专家指导意见,研究设计了常见慢性病风险评估问卷(本研究中将其称为常见慢性病风险评估基础问卷)。该基础问卷除个体基本信息和常规体格检查外,主要包含113个问卷条目,所有指标(条目)均来自国人健康标准化指标库。慢性病风险评估基础问卷共包含210个标准数据元,其中文档头数据元25个,文档体数据元185个。在185个文档体数据元中,167个数据元为通用数据元,其他18个为女性专用数据元。4.基于标准化慢性病风险评估基础问卷,参考相关文献,研究设计了高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病的专病风险评估问卷,并对各问卷中的指标及数据进行了标准化处理。各专项专病风险评估问卷所包含的条目及数据元不同。其中高血压专项评估问卷由10个指标组成,共包含31个数据元,其中17个数据元为核心数据元;冠心病专项评估问卷共含15个指标,包括48个数据元,其中30个为核心数据元;脑卒中专项风险评估问卷包含15个指标,共含48个数据元,其中26个为核心数据元;糖尿病风险评估问卷含13个指标,20个数据元,其中16个为核心数据元;胃癌风险评估问卷含12个指标,27个数据元,其中13个为核心数据元;肺癌风险评估问卷含8个指标,19个数据元,其中10个为核心数据元;乳腺癌风险评估问卷含14个指标,31个数据元,其中13个为核心数据元。以上各专病风险评估数据元中,除了乳腺癌风险评估问卷中的5个数据元属于额外添加之外,其余各数据元均来自慢性病风险评估基础问卷。5.依据专病风险评估问卷,采用主流评分法构建了7种疾病的风险评估模型,并对各模型进行了信度及效度检验。专病风险评估模型的信度检验结果显示:高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病风险评估模型的克朗巴赫a系数分别为0.632、0.667、0.688、0.689、0.657、0.635和0.618,各内部一致性系数均高于0.60,各疾病风险评估模型的一致性较好;分半信度检验结果显示,高血压、冠心病、脑卒中、糖尿病、胃癌、肺癌和乳腺癌7种疾病模型的Spearman-Brown系数分别为0.677、0.672、0.566、0.629、0.634、0.643和0.534,除脑卒中和乳腺癌的分半信度低于0.60之外,其他疾病模型的分半信度均较高,各模型中的条目之间具有较强的相关性;重测信度结果显示,慢性病风险评估基础问卷的两次测量结果的相关系数为0.650(P﹤0.05),表明基础问卷的重测信度较高。专项专病风险评估问卷的结构效度检验结果显示:7种疾病风险评估模型的取样适当性数值(KMO)均在0.60左右,各问卷的公因子能够解释总体方差的贡献率均高于50%。各专病风险评估问卷中,除了个别条目所属维度与研究预期测量维度不符外(如胃癌问卷中的血型、乳腺癌问卷中的大量饮酒等),绝大多数条目均反映了问卷的预期设计结构,各疾病风险评估问卷的结构效度均较好。以上检验结果表明,各专病风险评估问卷具有较好的信度和效度。6.参照哈佛癌症指数法,基于文献资料研究结果,选择年龄、性别和高血压家族史等7个变量构建高血压发病风险指数。研究结果显示:年龄、性别、高血压家族史、超重或肥胖、TG异常、吸烟和饮酒7个危险因素的危险得分值分别为5分、10分、10分、10分、10分、10分和10分,人群高血压风险平均得分为18分。基于17834名人群的7年随访资料,采用本研究设计的高血压风险指数对评估对象进行高血压风险等级评估。评估结果显示:3770人被评估为高血压“较低”风险、3860人被评估为高血压“低”风险、5363人为高血压“高”风险、4841人具有“较高”高血压风险。为评价高血压等级风险指数的预测性能,本研究对于不同高血压风险等级中的高血压发病人数进行了统计分析。分析结果显示:7年随访期间,高血压总发病人数为802人,其中经高血压风险指数判为“较低”风险、“低”风险、“高”风险和“较高”风险的人数分别为29人(3.62%)、74人(9.23%)、204人(25.44%)和495人(61.72%)。不同高血压风险等级中的高血压发病情况不同(2c=557.650,P<001.0),随着高血压发病风险等级的增加,高血压发病人数逐步增加(P<001.0)。7.基于横断面体检数据集,采用合成分析方法,以年龄、高血压家族史、性别、超重或肥胖、甘油叁脂异常、吸烟和大量饮酒为研究变量构建高血压发病风险预测模型。根据高血压家族史单变量回归系数u(高血压家族史)b的取值不同,本研究构建了两个不同的合成分析模型。一个是当u(高血压家族史)b=2.280时的合成模型(合成分析模型1):logit P=-7.664+1.320×年龄(≥45岁)+2.823×性别+2.159×高血压家族史+2.190×超重或肥胖+1.734×甘油叁脂异常+1.211×吸烟+1.973×大量饮酒;另一个是当u(高血压家族史)b=4.790时的合成分析模型(合成分析模型2):logit P=-8.303+1.320×年龄(≥45岁)+2.823×性别+4.669×高血压家族史+2.237×超重或肥胖+1.734×甘油叁脂异常+1.211×吸烟+1.973×大量饮酒。基于相同数据集,比较分析两种合成分析模型与传统Logistic回归分析模型的预测性能。比较结果显示:在包含相同变量的情况下,合成分析模型1与Logistic回归模型的ROC曲线下面积相差范围在0.009-0.043之间;合成分析模型2与Logistic回归模型的ROC曲线下面积相差范围在0.008-0.020之间。两种合成分析模型的ROC曲线下面积大小与传统Logistic回归模型的ROC曲线下面积均非常接近,其中模型2与传统Logistic模型的结果更为接近。合成分析模型1、合成分析模型2和Logistic回归模型(均包含7个变量时)的ROC曲线下面积分别为0.772、0.793和0.815,叁个模型的ROC曲线下面积大小之间无差别(P>0.05)。8.以高血压风险评估模型构建为例,基于相同纵向队列研究数据集,分别进行Logistic、Cox回归分析和Joint联合模型分析。研究结果显示:单因素Logistic回归分析和单因素Cox回归分析的结果一致,两种分析方法均表明年龄、性别、高血压家族史和甘油叁脂异常等14个因素是影响高血压发病的主要因素。以单因素回归分析中有统计学意义的14个变量为自变量,进一步进行多因素回归分析。多因素Logistic分析结果表明影响高血压发病的主要因素有年龄(于45岁)、性别(男性)、高血压家族史、超重或肥胖、甘油叁酯异常、吸烟和大量饮酒,最后构建的多因素Logistic回归模型为:logit P=-4.743+1.229×年龄(≥45岁)+0.444×性别+1.759×高血压家族史+0.692×超重或肥胖+0.218×吸烟+0.459×大量饮酒+0.389×甘油叁脂异常。多因素Cox回归模型分析结果显示:年龄、性别(男性)、高血压家族史、超重或肥胖、甘油叁脂异常、吸烟和大量饮酒是影响高血压发病的主要危险因素。根据多因素Cox回归分析结果计算高血压发病预后指数(PI):PI=1.145×年龄(≥45岁)+0.439×性别+1.641×高血压家族史+0.633×超重或肥胖+0.198×吸烟+0.350×大量饮酒+0.362×甘油叁脂异常。根据Logistic回归方程的logit P值及多因素Cox回归方程的PI指数计算两个模型的ROC曲线下面积。结果显示,Logistic回归模型和Cox回归模型的ROC曲线下面积分别为0.715和0.814,Cox回归模型的预测性能较高(P<0.05)。本研究采用Joint模型研究不同时间点甘油叁脂测量值对高血压发病风险的影响作用。在Joint模型构建中,以高血压发病为结局变量,以年龄、性别、高血压家族史、超重或肥胖、吸烟和饮酒为协变量,以甘油叁脂为纵向监测变量。研究结果显示:纵向测量的甘油叁脂对高血压发病风险的相对危险度值为2.436,表明甘油叁脂不同时间点的测量值对高血压发病风险有影响。另外,除吸烟之外,其他协变量对高血压发病均有影响(P<0.05)。研究结论:1.不同慢性病的危险因素谱不同;吸烟、饮酒、血脂异常、肥胖、蔬果摄入不足、睡眠问题、缺乏体育锻炼等因素是常见慢性病的共同危险因素;相同危险因素对不同慢性病的作用大小及其危害程度不同。2.本研究构建的慢性病风险评估概念框架可作为其他慢性病风险评估问卷设计的参考依据。慢性病风险评估基础问卷及7种专病风险评估问卷规定了常见慢性病风险评估的基础指标集合,制定了数据标准,设定了数据元含义及可接受的数据表达形式,可为体检机构构建规范的健康体检数据库提供参考标准和依据。3.应用本研究设计的慢性病风险评估基本数据集及其数据标准,可保证常见慢性病风险评估的内容统一及项目定义的一致性,可实现跨机构数据共享与交换。4.采用哈佛癌症指数法构建的慢性病风险等级指数可有效实现疾病风险等级判定,为横断面数据的有效利用提供了帮助。5.基于横断面数据构建的合成分析模型可有效预测疾病的发病风险。6.基于Joint模型构建的疾病发病风险预测模型,可有效识别时协变量对结局变量的影响,减小测量偏倚。7.不同统计学建模方法各有其优点及不足,在慢性病风险评估模型的实际构建中,应根据研究资料的实际情况,综合考虑各方法的特点,借长补短,将多种建模方法结合使用,发挥各方法的优势,以构建有效的疾病风险评估模型,进而提高慢性病风险评估质量。(本文来源于《第四军医大学》期刊2015-05-01）
李建兰,田敏,史潇芳[10]（2015）在《国内外农户自然灾害风险态度测量方法研究进展》一文中研究指出农户的自然灾害风险态度对其风险认知以及农业自然灾害防灾减灾有很大影响。鉴定了农户自然灾害风险态度的内涵,对农户自然灾害风险态度测量方法、金融风险等领域的风险态度测量方法及其优缺点进行了归纳总结,并对目前农户自然灾害风险态度测度研究存在的问题和未来的研究方向进行了初步探讨,以期为农户自然灾害风险态度测度研究提供参考,为有效控制农业自然灾害风险提供参考依据。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2015年12期）
风险测量方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
作为中国资本市场的对冲工具,股指期货在2015年经历了一轮极端牛熊市。在股指异常波动阴影下,研究股指期货尾部风险的测量方法,对风险管理与资产配置具有理论意义和实践意义。传统风险测量方法通常利用低频波动率构建尾部风险VaR和ES估计量,但高频波动率比低频波动率蕴含更多信息且计算效率更高,利用高频波动率建立高效的尾部风险测量方法成为研究趋势。基于条件极值理论和新型高频波动率,构建RV-EVT框架的股指期货尾部风险测量方法。阐述已实现波动率衍生的跳跃、好坏波动和符号跳跃理论;为提高波动率估计精度,利用已实现核修正CPR跳跃检验、好坏波动和符号跳跃;考虑跳跃、好坏波动和符号跳跃建立4组对数形式的HAR类波动预测模型。在极值理论框架中嵌入HAR类模型预测波动率,构建两步法的RV-EVT尾部风险测量方法 ;根据样本外滚动预测评估股指期货尾部风险测量水平,采用无条件覆盖和自枚举检验对VaR和ES进行回测分析。研究结果表明,波动率的样本外滚动预测显示,HAR波动预测框架下好坏波动分解优于连续跳跃波动分解,好坏波动衍生出的正负符号跳跃具有极为突出的波动预测能力;回测分析检验结果显着,尾部超出数接近理论预期,表明RV-EVT尾部风险测量方法有效; HAR-RV-RS和HAR-RV-SJd模型的尾部风险测量表现最佳; ES模型比VaR模型具有更优的尾部风险测量水平,特别是在高风险状态下ES模型能弥补VaR模型失控的缺陷;通过量化交易资金管理研究,揭示尾部风险测量方法的应用价值。建立了高频波动率与风险管理的桥梁,为金融资产尾部风险度量提供了有效方法,对资产配置和风险控制具有借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
风险测量方法论文参考文献
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论文知识图
![市场风险测量方法的发展[77]](http://image.cnki.net/GetImage.ashx?id=2007043632.nh0001&suffix=.jpg)
