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面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究——以Solarbao平台为例
被引量：
1
1
作者
杨旸
林辉
胡广伟
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016年第11期11-19,共9页
【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中,为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标,尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型,整合Solarbao平台多源异构数据,以专家判断为项目投资...
【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中,为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标,尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型,整合Solarbao平台多源异构数据,以专家判断为项目投资风险分析依据,运用CHAID决策树归纳多维监测指标组合,并运用R-Q型因子分析方法提炼识别投资风险的关键指标。【结果】得到8条监测光伏项目投资风险的指标组合和10项识别投资风险的关键指标。【局限】R-Q型因子分析中的专业指标有待进一步细分并形成动态更新机制。【结论】该甄选方案能够满足大数据监测模型对指标采集的要求,对投资者评估光伏项目风险、平台筛选合适项目以及监管部门排查该领域系统性风险具有借鉴意义。
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关键词
大数据监测指标
光伏项目
投资风险
CHAID决策树
R-Q型因子分析
原文传递
题名
面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究——以Solarbao平台为例
被引量：
1
1
作者
杨旸
林辉
胡广伟
机构
南京大学商学院
南京大学信息管理学院
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016年第11期11-19,共9页
基金
国家电网科技开发项目"提升电力营销服务能力的大数据关键技术研究"(项目编号:SGTYHT/14-JS-188)
国家自然科学基金面上项目"双维度流动性调整的期权定价模型研究"(项目编号:71271110)
+1 种基金
江苏省"六大人才高峰"项目"政务大数据资源开发技术与实现方法研究"(项目编号:2015-XXRJ-001)
中国经济改革研究基金会课题"互联网金融的风险与监管制度研究"的研究成果之一
文摘
【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中,为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标,尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型,整合Solarbao平台多源异构数据,以专家判断为项目投资风险分析依据,运用CHAID决策树归纳多维监测指标组合,并运用R-Q型因子分析方法提炼识别投资风险的关键指标。【结果】得到8条监测光伏项目投资风险的指标组合和10项识别投资风险的关键指标。【局限】R-Q型因子分析中的专业指标有待进一步细分并形成动态更新机制。【结论】该甄选方案能够满足大数据监测模型对指标采集的要求,对投资者评估光伏项目风险、平台筛选合适项目以及监管部门排查该领域系统性风险具有借鉴意义。
关键词
大数据监测指标
光伏项目
投资风险
CHAID决策树
R-Q型因子分析
Keywords
big
data monitoring
index
Photovoltaic
project
Investment
risk
CHAID
decision
tree
R-Q
mode
factor
analysis
分类号
F426.61 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究——以Solarbao平台为例
杨旸
林辉
胡广伟
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016
1
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参考文献
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