银行rwa的权重占比是怎么计算

2024-11-07

RWA风险加权资产

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

关于各种类型数据char、int、double、float 所占空间长度的计算，而char类型让我长姿势了

#include <iostream> int main() { using namespace std; //int A＝10; //double B＝6; cout << sizeof(int) << endl; cout << sizeof(double) << endl; cout << sizeof(float) << endl; cout << sizeof(char); system("

css的优先级和权重

之前写页面样式时,有时会遇到用多条样式定义规则对同一个元素进行样式设置的时候,当时想到的就是按css选择器的优先级来搞定这个问题,说实话当时也就只记得内嵌样式 > id > class > 标签这样简单的规则,虽然基本可以搞定需求,也自以为然的就是这个样子了,直到前两天有个面试问到了这个问题,我也是按自以为的这个简单规则进行了描述,当问到我是否对“权重”有所了解时,恕我直言,当时就懵了,“权重”是什么鬼,没听过啊,好尴尬....(恕我学习时不太仔细,同仁勿喷哈),作为一名出色

css优先级和权重

1. 权重概念: 权重,是一个相对的概念,是针对某一指标而言.某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度. 权重系数,是表示某一指标项在指标项系统中的重要程度,它表示在其它指标项不变的情况下,这一指标项的变化,对结果的影响. 2.css权重的理解: 每一个css的选择器都有一个相对的重要程度值,也就是权重的值,简称"权值": css通过css选择器的权重占比,来计算css选择规则的总权值,从而确定定义样式规则的优先级次序: 从"css权重的理解"中得知,

CSS特异性（CSS Specificity）的细节之CSS样式权重的计算与理解（CSS样式覆盖规则）

本篇讲解CSS特异性(CSS Specificity)的细节,也就是CSS样式选择器的权重计算通过计算选择器的权重(weight)最终决定哪个选择器将获得优先权去覆盖其他选择器的样式设定,即“优先原则(priority rules)”! 首先,我们来一个简单的例子: <body> <ul id="summer-drinks"> <li class="favorite">First section</li> <l

前端开发之-------------合理利用CSS的权重----------------

什么是CSS的权重?对于前端工程师来说,这是一个很基础的问题,如果前端工程师没有深刻理解这个概念,则很难写出高质量的CSS代码. 那么到底什么是CSS的权重呢?我们又怎么来进行判定CSS的权重呢? 讨论CSS的权重,则必须想了解而且是深刻的了解CSS样式的6种基础选择器:ID选择器.类选择器.属性选择器.伪类和为对象选择器.标签选择器以及统配选择器.所有在CSS样式中定义的选择符都是由这6种基础选择符组合而成的,组合的方式也分为三种:后代选择符.子选择符.相邻选择符.(如果希望更详细的认识选择器

六、Solr高亮与Field权重

Solr高亮原理做搜索时,高亮是很常见的需求,那么Solr肯定也为高亮提供了支持.先解释下Solr高亮的原理,在我们设置了需要高亮显示的Field之后,查询得到的返回结果会多出来下面的内容: "highlighting": { "519": { "Artist_Name": [ "<em>周杰伦</em>" ] } } 其实就是多了highlighting的字段,并没有改变原来返回的字段内容. Js

Solr高亮与Field权重

Solr高亮与Field权重 Solr高亮原理做搜索时,高亮是很常见的需求,那么Solr肯定也为高亮提供了支持.先解释下Solr高亮的原理,在我们设置了需要高亮显示的Field之后,查询得到的返回结果会多出来下面的内容: "highlighting": { "519": { "Artist_Name": [ "<em>周杰伦</em>" ] } } 其实就是多了highlighting的字段,并

Java设计模式之模板方法设计模式(银行计息案例)

不知道为什么,这几天对Java中的设计模式非常感兴趣,恰巧呢这几天公司的开发任务还不算太多,趁着有时间昨天又把模板方法模式深入学习了一下,做了一个客户在不同银行计息的小案例,感触颇深,今天给各位分享一下,可能有些常识我在程序中运用的不是很到位,希望各位谅解. 模板方法模式呢,按我意思理解:就是将完成某件事情固定不变的步骤设计成模板类用final修饰的方法,然后将不确定的业务逻辑设计成抽象的方法,目的就是让子类继承并且复写该抽象方法,能够为了实现可扩展性.官方的说法:定义一个操作中算法的框架,而将

Android开发经验之获取画在画布上的字符串长度、宽度（所占像素宽度)

Android中获取字符串长度.宽度(所占像素宽度) 计算出当前绘制出来的字符串有多宽,可以这么来! 方法1: Paint paint = new Paint(); Rect rect = new Rect(); //返回包围整个字符串的最小的一个Rect区域 paint.getTextBounds(text, 0, 1, rect); strwid = rect.width(); strhei = rect.height(); 方法2: //直接返回参数字符串所占用的宽度 strWidth =

复杂Java对象所占内存的大小

我们在Java单个对象内存布局中讲解了单个简单的Java对象所占内存的大小的计算.那么这篇文章主要是讲解复杂Java对象所占内存大小的计算,我们把继承.复合的对象称为复杂对象继承对象 class Parent { protected int x; // 4字节 protected int y; // 4字节 protected boolean flag; // 1字节 } class Child extends Parent { private int z; // 4字节 } public c

【数量技术宅|金融数据分析系列分享】为什么中证500（IC）是最适合长期做多的指数

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.探讨数据分析.量化投资问题,请加技术宅微信:sljsz01 投资股票指数相比个股的优势我们在投资股票的时候,如果持仓集中在一只或者有限几只股票上,恰好不幸遇到"长生生物"."康美药业"这样造假.暴雷的公司,将会对账户总资产造成极大的损失.可以说选股是一门极度需要功底的技术活,技术宅在后续的文章中,也将带给大家多种不同类型的量化选股策略. 相对于个股投资,我们在股票市场还有一类重要的标的可以选择,那就是由一揽子股票所构成的股

加密算法和hash

随着安全问题越来越被重视,公司也全面替换了HTTP为HTTPS.2015年iOS9的ATS到今年苹果更是放出话来,2017年全面支持HTTPS,不支持的App,在审核的时候可能会遇到麻烦.鉴于此,我有了写这一系列文章的冲动,文章从最*本的知识点着手,一点点剖析,尽量把HTTPS这个东西说明白.此系列共四篇文章(有可能会出一篇进阶篇讲述攻防相关知识),本人从事iOS开发,其他端的实际运用不做叙述,但是前三篇的原理部分是通用的都可以看.四篇文章分别为: 第一篇:加密和哈希第二篇:数字签名和数字证书

【原创】机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使

2016年QS亚洲大学排行榜

2016年QS亚洲大学排行榜人民网北京6月14日电 (记者郝孟佳)今天,全球高等教育分析机构QS全球教育集团发布了2016年QS亚洲大学排名.清华大学在亚洲20强大学中进步最大,比去年提升6名,上升至亚洲区第5名,超过了排名第9的北京大学.本次排名在去年的基础上增加50所大学,对亚洲的前350所大学进行排名比较.除了综合考察大学在科研.教学.毕业生就业.国际化.学术影响力等9个指标,还新增了拥有博士学位教职工比例的指标,权重占5%.

CART剪枝

与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,

Kmeans算法与KNN算法的区别

最近研究数据挖掘的相关知识,总是搞混一些算法之间的关联,俗话说好记性不如烂笔头,还是记下了以备不时之需. 首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别: 1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法,聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合. K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得

使用nginx负载平衡

1. 介绍在许多应用中,负载平衡是一种常用的技术来优化利用资源最大化吞吐量,减少等待时间,并确保容错. 可以使用nginx的作为一种非常高效的HTTP负载平衡器,将流量分配到多个应用服务器上提高性能,可扩展性和高可用性. 2. 负载均衡方法 nginx支持下面几种负载均衡机制: round-robin:轮询.以轮询方式将请求分配到不同服务器上 least-connected:最少连接数.将下一个请求分配到连接数最少的那台服务器上 ip-hash :基于客户端的IP地址.散列函数被用于确定下一个

目标检测网络之 YOLOv2

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

从YOLOv1到v3的进化之路

引言:如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶,视频监控,机械加工,智能机器人等领域的核心技术,而现存的大多数精度高的目标检测算法,速度较慢,无法适应工业界对于目标检测实时性的需求,这时YOLO算法横空出世,以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评.基于此,我们选择YOLO算法来实现目标检测.YOLO算法目前已经经过了3个版本的迭代,在速度和精确度上获得了巨大的提升,我们将从YOLOV1开始讲起,直至目前最新的版本YOLOV3. 一. YOLO V1 一步检测的开山之作

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