港口危险化学品安全监管现状及对策

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随着“一带一路”和自由贸易试验区建设的持续快速发展,港口危险化学品装卸作业、储存、运输的品种和数量在不断增加,港口安全生产面临着十分严峻的形势随着“一带一路”和自由贸易试验区建设的持续快速发展,港口危险化学品装卸作业、储存、运输的品种和数量在不断增加,港口安全生产面临着十分严峻的形势,特别是“8·12”天津港爆炸和“11·4”泉港碳九泄漏等事故造成的重大人员伤亡和财产损失,更是给港口安全生产敲响了警钟。
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波动率是衍生品定价、金融风险度量和市场恐慌情绪衡量的重要指标,波动率的合理预测对于市场参与者和监管者具有重要的意义。深度学习能够学习金融数据的内在规律,捕获到数据中的非线性关系,降低金融数据中噪音的影响。期权隐含波动率包含了市场对未来波动的预期,具有更好的风险预警能力。本文以深度学习算法为基础,运用上证50ETF期权为研究标的,构建波动率预测模型,实现对波动率的高精度预测。本文拓展了传统机器学习研究方法,利用金融学中滚动窗口的方法,实现了全样本数据的预测,并与传统波动率模型进行比较研究。本文主要结论如下:
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