问题标签 [risk-analysis]
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python - 基于情景的预期收益和风险设计模型
我正处于在 python 上设计模型的阶段，但首先，需要一个方程来工作。这是一个旨在分散药物发现的项目。因此，我们计划运行一些屏幕，参与者将在其中进行测试（他们进行的测试数量取决于他们），方法如下：
参与者正在执行药物筛选，成功者将获得全部奖励，但也承担全部风险。
每个人每个屏幕都会收到一定的金额，该金额将取决于整个项目的总成功率。
3. 1) 和 2) 之间的混合是，对于每次测试，参与者都会收到一笔小额付款，一旦他找到成功的药物目标，他就会收到部分福利，部分福利会进入集体池。
变量/参数
每屏成本 = c [固定]
每屏奖励 = R
预期收益 = B [如果筛选成功]
1 个屏幕成功的预期收益 = b
N：屏幕中的参与者数量（#）→变量，随机性
M：每个参与者的目标数（#）→变量，随机性
药物筛选总数 = N*M (#)
\tau: 成功率 (1/#)
约束：R ≤ B – C
给定一组这些参数，给定情景 1)、2) 和 3) 的预期回报和风险状况将是多少
您能否通过指向书籍/论文/等来帮助我。相关背景如何计算预期收益和风险？
我该如何处理上述情况？
谢谢
finance - 估计共同基金的行业风险
在不访问基金持股的情况下，您如何估计共同基金与 SP500 的 gics 部门的相对敞口？我对 SP gics 行业指数的基金回报进行了回归，但它只产生了非统计显着的贝塔值？
python - 如何计算 2 个时间序列（由历史股票价格组成）的组合损失概率？
请问一下社区对以下问题的支持？
我有 2 个时间序列，每个大约有 1000 个观测值（两者的观测值相同）。它们代表 2 只股票的每日收盘价：资产 A 和资产 B。假设我们目前处于时间 t，我有兴趣计算（预测）未来 5 天（即 t+ 1, t+2, t+3, t+4, t+5)，股票 A 或 B 的价格将至少下跌 r loss %：
Pr( P A t+i < P A t (1-r loss )或P B t+i < P B t (1-r loss ) ) = ?
在哪里：
i = {1,2,3,4,5}，我想提前预测的时期（尚未观察到）
t = 当前时间
P A , P B = 股票 A 的价格，股票 B 的价格
r loss = 损失阈值，例如 r loss = 0.03 => P A t+i < P A t (1-0.03)
r - 'Undefined columns selected' error when trying to calculate population attributable risk from a Cox model (using AF::AFcoxph in R)?
For a current project i am trying to calculate the population attributable risk using Hazards obtained from a Cox proportional hazards model. There is a function in the package AF that does this specifically (link). However, when I try to run the code I get an error that says Error in [.data.frame(data, , eventvar) : undefined columns selected, and I have no idea what causes the error.
Some example code:
Anyone has an idea what causes this error?