风险加权资产(risk-weightedassets,简称RWA)是指对银行的资产加以分类,根据不同类别资产的风险性质确定不同的风险系数,以这种风险系数为权重求得的资产. 分为权重法和内评法. 内评法比权重法统计粒度更细,内评法中又分为初级法和高级法,高级法又比初级法粒度更细. RWA在初级法中的计算公式如下: RWA = K×12.5×EAD,其中K为资本要求:K*12.5称为风险权重,EAD为违约风险暴露:违约暴露(EAD)=授信余额+未提用额×信用转换系数 RWA是风险加权资产,是银行为了

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:张耀杰 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 概念介绍: 企业的资产包括流动资产.固定资产.无形资产.股东权益等等,本期给大家介绍企业资产的数据爬取与分析.财务分析包括偿债分析.营运分析.盈利分析.收现分析.发展能力等,这五个内容在下期分模块给大家进行介绍. 首先,给大家介绍财务分析常用的方法.

一．基本会计知识 第一节 会计是企业的语言 反映企业经济状况的两组会计语言词汇 四个层次的会计语言规则 财务会计报告的组成 会计语言要素 会计工作主要是把企业杂乱的会计数据归纳整理,加工编制成有用的财务信息系统. 学习会计语言,首先要对会计语言要素有一个基本的理解.对于什么是会计,社会各界,包括企业家们的理解是不一样的,甚至职业会计人也有不同的理解.例如,有人说会计是管理的工具:也有人说会计是一个信息系统,会计的工作就是收集信息.加工信息.储存信息,并对外披露信息.但从企业管理的角度来说,会计是

ACCA CAPM: https://www.bilibili.com/video/BV1KE411j7Ri?from=search&seid=14840285521502157259 投资学 APT https://www.bilibili.com/video/BV124411Q7We?from=search&seid=14250636441759025443 Lakia CAPM https://www.bilibili.com/video/BV1u7411B7kc?from=sear

该次梳理,依据PMBOK(第五版),罗列项目管理十三章节重要的知识点. 一.引论1.项目的定义与举例:2.项目.项目组合.项目集与项目组织管理:3.范进本质是风资(范围.进度.成本.质量.风险.资源)4.PMO类型(支持型.控制性.指令型):5.项目经理的责任和能力(知识能力.实践能力.个人能力)6.项目经理的个人技能(领导力.团队建设.激励.沟通.影响力.决策.政治与文化.谈判.建立信任.冲突管理.教练技术) 二.组织影响和项目生命周期1.组织结构(职能型.矩阵型.项目型)——事业环境因素:2

一位IT行业高收入者的理财规划方案 http://zhuanlan.zhihu.com/invest/19670220 Alex · 12 天前 回望2013,这一年是极其不寻常的.理财浪潮席卷大江南北,理财意识被前所未有的普遍性激发.然而,到底什么是理财,多数人没有清晰明确的认识,往往把理财和投资等价起来.实际上,理财的内涵远远大于投资,投资只是理财的一个组成部分.理财既涉及开源,也涉及节流,更重要的是如何通过个人财务分析.明确理财目标.制定理财方案.做好投资规划.防控各类风险,从而让自身现有

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可更加了解Xgboost): 1.对xgboost的理解(参考资料1和4是我认为对Xgboost理解总结最透彻的两篇文章,其根据作者paper总结!) 2.手动还原XGBoost实例过程(提供了一个实例,方便读者更加了解算法过程) 3.手写xgboost(利用python手写实现xgb) 4.XGBoost超详细推导(参考资料1和4是我认为对Xgboost理解总结最透彻的两篇文章)  目录 一.什么是XGBoost? 二.XGBoo

IDG资本全球拼图:近10年揽26家独角兽,最敢出手VC再造"VC+" 2017-04-01 15:33   两天前,IDG资本合伙人过以宏提出的“VC+”,又有了新的内涵——全球范围内更广泛的布局. 3月29日,美国国际数据集团(以下简称IDG)收购案传来最新进展,中国财团全面收购IDG集团已完成交割. 据悉,此次收购分为两部分.其中,IDG资本携手光大控股.中国泛海.中银集团投资有限公司等收购IDG全球投资业务(IDG Ventures)的交易于2017年2月结束交割.该业务目前已

作者:蒋天园 Date:2020-04-18 来源:3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址:https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章,目前还未开源,只有项目地址,2020年3月份放置在arxiv上,已经被CVPR2020接收:从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做

第一章<The Challenge of the Future>:全球化是横向的扩张,只能复制以前就有的成功,而科技创新是纵向的扩张,是创造以前不存在的东西.没有科技创新,只有全球化,这个世界只能玩完.这是为什么要科技创新的原因.    第二章<Party Like It’s 1999>:回顾1999年的科技泡沫的优劣.以及现在世界对待1999年科技泡沫的问题.1999年的互联网失败导致了人们的热情转向房地产.全球化,也导致了对科技的错误四条(一.玩增量安全路线:二.试错,而不是计

PCM文件格式简单介绍 PCM文件:模拟音频信号经模数转换(A/D变换)直接形成的二进制序列,该文件没有附加的文件头和文件结束标志.Windows的Convert工具能够把PCM音频格式的文件转换成Microsoft的WAV格式的文件.              将音频数字化,事实上就是将声音数字化.最常见的方式是透过脉冲编码调制PCM(Pulse Code Modulation) .运作原理例如以下:首先我们考虑声音经过麦克风,转换成一连串电压变化的信号,例如以下图所看到的.这张图的横座标为秒

本文来至人大经济论坛,http://bbs.pinggu.org/thread-3151691-1-1.html 众所周知,beta在CAPM模型中衡量了相对于持有整个市场所带来的风险溢价(risk premium)的大小.整个市场通常用市场投资组合(market portfolio)或市场指数基金(market index fund)来表示.市场指数通常都是市值加权(market capitalization weighted).如果把市场指数换成按非市值加权的指数或投资组合,其得到的beta

摘要 神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的.在本篇论文中,作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用 增强学习训练RNN,以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率. 在 CIFAR-10数据集上,基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型.测试集误差率为3.65%,比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09%,速度快1.05倍. 在 Penn Treebank数据集上,根据本文算法得到的模型能够生成一个新

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

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保证软件产品质量是软件测试永恒的目标. 以控制为出发点的传统IT时代正在快速的向以激活生产力为目的的移动互联时代转变.这不仅是技术的升级,更是思想意识的巨大变革,也对软件技术的发展带来的更高的要求和更多元化的挑战.从发现软件问题到确认软件质量进而到提升软件体验,测试人员需要紧跟时代,跟上敏捷的开发模式.打好自动化测试的根基.构建完善的QA体系,利用大数据等新技术做好测试管理... 本次开放日,msup携手HPE以测试技术的运用.运维管理.大数据技术为切入点,全景的讨论新时代下软件开发思维的升华和

本文转自:http://blog.csdn.net/deepsea_allen/article/details/53900284 第三章   创建一个分组报表 1.     建立数据模型 数据模型用于定义一个报表中使用的数据及数据结构,这些数据可以是数据库表中的原始数据,也可以是经过加工后的数据,如工资的总和等.从数据库中检索出的数据是否在报表输出中显示,也是在数据模型中定义的. 数据模型由五部分对象组成:查询(Queries).组(Groups).列(Columns).连接(Links)和参数

softmax计算公式:                        Softmax是机器学习中一个非常重要的工具,他可以兼容 logistics 算法.可以独立作为机器学习的模型进行建模训练.还可以作为深度                 学习的激励函数.          softmax的作用简单的说就计算一组数值中每个值的占比,公式一般性描述为:              设一共有个用数值表示的分类,其中表示分类的个数.那么softmax               公式softmax的

初级运算 关系运算符 希腊字母 集合运算符逻辑运算符 空格问题 矩阵格式 矩阵格式有三种: 无括号的矩阵 matrix 是 Latex 的矩阵命令,矩阵命令中每一行以 \\ 结束,矩阵的元素之间用 & 来分割开 $$ \begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{matrix} \tag{1} $$ $$  \begin{matrix}   1 & 2 & 3 \\  

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer