13、风险、可持续性与决策:数据时代的挑战与机遇

风险、可持续性与决策:数据时代的挑战与机遇

1. 风险与恢复力

在保险行业,量化和评估风险是其核心业务。传统的风险降低策略基于对风险源的识别、评估和管理,期望通过风险缓解或适应措施来控制风险。然而,恢复力提供了一种更全面的方法。“恢复力”这个词本身传递出更积极的信息,相比承认弱点的“风险管理”,“构建恢复力”更受青睐。

具有恢复力的实体,无论是个人、组织、城市还是国家,都具备在面对逆境时吸收、反应或转型的能力。适应和缓解是应对威胁的吸收与反应方式,而转型可能是一个艰难的结果,因为它可能成本高昂且具有颠覆性,意味着吸收和反应机制已不再足够。大数据和适当的建模将帮助组织制定构建恢复力的策略。

大数据正在引发颠覆性变革,一些传统商业模式因此消亡,而另一些则获得了新机遇。例如,柯达未能认识到和应对数码摄影带来的巨大威胁;相反,IBM从销售计算机硬件转型为全球咨询公司,诺基亚从芬兰的造纸、橡胶和电缆企业发展为移动电话公司,通用电气最初是托马斯·爱迪生销售电气发明的平台,苹果则从生产Mac电脑扩展到推出iPad、iPod并通过iTunes提供在线音乐服务。

1.1 衡量可持续性

随着社交媒体唤起全球意识,管理者们会问自己:“我的企业表现如何?”股价和季度会计数据能提供足够的财务指标,但环境、社会和治理(ESG)等更无形的方面呢?

2010年,埃森哲和联合国进行的一系列访谈和调查显示,70%的首席执行官表示,与五年前相比,他们“更多”或“大大增加”了将ESG问题纳入核心业务战略的程度。不过,其中部分回应可能受到“漂绿”(夸大环境政策宣传)的影响。公平地说,在可持续性的迷雾中导航并非易事,目前尚无公认的标准来监测或评估特定公司的ES

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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