[发明专利]一种海外石油投资风险关键要素识别方法在审
申请号: | 201710098919.2 | 申请日: | 2017-02-23 |
公开(公告)号: | CN106845862A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 穆献中;胡广文 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/06 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 | 代理人: | 张慧 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开一种海外石油风险投资关键要素的识别方法包括步骤1、根据梳理的基本要素对历史数据进行采集,并进行数据基本处理;步骤2构建海外石油投资风险的关键要素识别的度量模型,计算风险要素与投资目标间的关联分析;步骤3瞬时和延时波动响应的综合评价;步骤4对计算结果进行筛选和排序,并根据关键要素的识别规则进行检验。采用本发明技术方案,能够较好地针对数据相对贫瘠海外石油投资风险的关键要素识别分析。 | ||
搜索关键词: | 一种 海外 石油 投资 风险 关键 要素 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种海外石油风险投资关键要素的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据梳理的基本要素对历史数据进行采集,并进行数据基本处理采用灰色系统理论基于风险树分析梳理的基本要素进行历史数据的采集,对采集的数据进行采用对斜率计算不敏感的归一化处理,即对采集的风险要素i有历史数据序列Xi={x′i1,x′i2,...,x′in},x′ik≥0,有xik=x′ikΣk=1nx′ik;]]>xik为归一化后序列X中第k年的值x′ik为原始序列X中第k年的值步骤2:构建海外石油投资风险的关键要素识别的度量模型,计算风险要素与投资目标间的关联分析,具体为:经步骤1有投资目标时间序列序列Yo={yo1,yo2,...,yon}和风险要素时间序列Yi={yi1,yi2,...,yin},其中,yok和yik分别表示处理后的投资目标和风险要素第k年数据,经如下计算得二者t期的延时关联度ritrit=σ(uik)uik=sgn(δik)×11+δik2]]>δik=yik-yo(k+t)1+yik×yo(k+t)]]>yik=xi(k+1)xik,yo(k+t)=xo(k+t+1)xo(k+t)]]>其中,yo(k+t)表示t期延时的投资目标观测序列第k年的值;δik表示风险要素与投资目标斜率夹角的正切;uik表示风险要素与投资目标的斜率夹角,σ(uik)表示斜率夹角的标准差;步骤3:瞬时和延时波动响应的综合评价基于风险要素与投资目标的瞬态响应度和延时响应度累积贡献对风险要素进行识别,即其中,vi为要素i的累计评价值,由多期要素与投资目标观测值的响应度rit综合表示;rit为要素i与延时t的投资风险观测值,其为历史收益类数据,包括石油投资净利润、勘探开发成本、石油收入的响应关系;εt为权重,考虑到不同延时上表现的重要程度不同,取rit的熵权;εt为在关联度的实际运算过程中更好地反映风险关键要素的信息,突出序列变化的差异,即ϵt=1-ptΣk=1n(1-pt)t=1,2,...n]]>其中pt=-1ln(t)Σi=1t(rit×ln|rit|)t=2,3,...,n0,t=0,1]]>步骤4:对计算结果进行筛选和排序,并根据关键要素的识别规则进行检验对计算得vi进行排序,vi越大,表明要素i的重要程度越大;当存在多个较大的vi时,取各个vi的序列vit最大值,此时比较各vi最大值的t,t越大,则要素越重要。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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