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蒙特卡洛算法，uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-12-25 10:12:08 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

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1，uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

他們有類(lèi)似之處，但差別也不校 蒙特卡洛算法是數(shù)值計(jì)算方法，原理是利用隨機(jī)數(shù)來(lái)解決計(jì)算問(wèn)題。與它對(duì)應(yīng)的是確定性算法。也就是說(shuō)該種算法屬于隨機(jī)算法，得到的解是近似解。 而遺傳算法、粒子群、模擬退火雖然也是隨機(jī)近似算法，但這三種都是仿...
你說(shuō)呢...

uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

2，蒙特卡洛算法是什么

蒙特·卡羅方法（Monte Carlo method），也稱統(tǒng)計(jì)模擬方法，是二十世紀(jì)四十年代中期由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的一類(lèi)非常重要的數(shù)值計(jì)算方法。是指使用隨機(jī)數(shù)（或更常見(jiàn)的偽隨機(jī)數(shù)）來(lái)解決很多計(jì)算問(wèn)題的方法。與它對(duì)應(yīng)的是確定性算法。蒙特·卡羅方法在金融工程學(xué)，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，計(jì)算物理學(xué)（如粒子輸運(yùn)計(jì)算、量子熱力學(xué)計(jì)算、空氣動(dòng)力學(xué)計(jì)算）等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。使用蒙特·卡羅方法步驟：1．使用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)的分子構(gòu)型。2．對(duì)此分子構(gòu)型的其中粒子坐標(biāo)做無(wú)規(guī)則的改變，產(chǎn)生一個(gè)新的分子構(gòu)型。3．計(jì)算新的分子構(gòu)型的能量。4．比較新的分子構(gòu)型于改變前的分子構(gòu)型的能量變化，判斷是否接受該構(gòu)型。

蒙特卡洛算法是什么

3，蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例

比較簡(jiǎn)單的有隨機(jī)抽樣，通過(guò)坐標(biāo)的變換產(chǎn)生球面，圓面，正方體面等等所需要的抽樣。在某些計(jì)算機(jī)模擬過(guò)程中，可以隨機(jī)產(chǎn)生噪聲，比如說(shuō)水中花粉隨機(jī)行走之類(lèi)的問(wèn)題，可以用來(lái)隨機(jī)產(chǎn)生外界水分子的作用力，用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)情況。當(dāng)然也可以用這種方式來(lái)近似某些科學(xué)計(jì)算，最簡(jiǎn)單的例子就是近似計(jì)算積分。對(duì)于某些計(jì)算機(jī)無(wú)法完全枚舉的優(yōu)化問(wèn)題，也可以用蒙特卡洛方法得到較好的解，常見(jiàn)的比如模擬退火，量子退火等優(yōu)化方法，都用到了蒙特卡洛算法。
他們有類(lèi)似之處，但差別也不校 蒙特卡洛算法是數(shù)值計(jì)算方法，原理是利用隨機(jī)數(shù)來(lái)解決計(jì)算問(wèn)題。與它對(duì)應(yīng)的是確定性算法。也就是說(shuō)該種算法屬于隨機(jī)算法，得到的解是近似解。 而遺傳算法、粒子群、模擬退火雖然也是隨機(jī)近似算法，但這三種都是仿...

蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例

4，蒙特卡洛算法是什么

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡羅方法，也稱統(tǒng)計(jì)模擬方法，是二十世紀(jì)四十年代中期由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的一類(lèi)非常重要的數(shù)值計(jì)算方法。蒙特卡羅算法并不是一種算法的名稱，而是對(duì)一類(lèi)隨機(jī)算法的特性的概括。舉個(gè)例子，假如筐里有100個(gè)蘋(píng)果，讓我每次閉眼拿1個(gè)，挑出最大的。于是我隨機(jī)拿1個(gè)，再隨機(jī)拿1個(gè)跟它比，留下大的，再隨機(jī)拿1個(gè)……我每拿一次，留下的蘋(píng)果都至少不比上次的小。拿的次數(shù)越多，挑出的蘋(píng)果就越大，但我除非拿100次，否則無(wú)法肯定挑出了最大的。這個(gè)挑蘋(píng)果的算法，就屬于蒙特卡羅算法——盡量找好的，但不保證是最好的。蒙特卡羅是一類(lèi)隨機(jī)方法的統(tǒng)稱。這類(lèi)方法的特點(diǎn)是，可以在隨機(jī)采樣上計(jì)算得到近似結(jié)果，隨著采樣的增多，得到的結(jié)果是正確結(jié)果的概率逐漸加大，但在（放棄隨機(jī)采樣，而采用類(lèi)似全采樣這樣的確定性方法）獲得真正的結(jié)果之前，無(wú)法知道目前得到的結(jié)果是不是真正的結(jié)果。

5，如何簡(jiǎn)單理解馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法

假設(shè)ABC的市占率分別為20%、20%和40% A報(bào)每年會(huì)流失30%到B，流失30%到C B報(bào)每年會(huì)流失20%到A，流失30%到C C報(bào)每年會(huì)流失40%到A，流失40%到B 那麼，一開(kāi)始可以獲得起始的市占率矩陣A0 A→ 0.2 B→ [ 0.2 ] C→ 0.4 并也可以寫(xiě)出流動(dòng)的馬克夫矩陣P A B C A→ 0.4 0.3 0.3 B→ [ 0.2 0.5 0.3 ] C→ 0.4 0.4 0.2 (第一列的數(shù)字分別為"A報(bào)繼續(xù)訂閱"、"A報(bào)轉(zhuǎn)定B報(bào)"、"A報(bào)轉(zhuǎn)定C報(bào)"，以下類(lèi)推) 而馬克夫矩陣本身有一些特點(diǎn)，需要特別注意： 1. 每行的和為1(單一機(jī)率的總和本來(lái)就是1) 2.每列的和也為1(指事件變化的機(jī)率總和) 有了這些資料我們可以開(kāi)始推估一年后的市占率A1 0.4 0.3 0.3 0.2 0.26 A1=P X A0=[ 0.2 0.5 0.3 ][0.2]=[0.26] 0.4 0.4 0.2 0.4 0.24 於是我們知道一年后的市占率為26%、26%、24%

6，蒙特卡洛方法

蒙特卡羅方法又稱統(tǒng)計(jì)模擬法、隨機(jī)抽樣技術(shù)，是一種隨機(jī)模擬方法，以概率和統(tǒng)計(jì)理論方法為基礎(chǔ)的一種計(jì)算方法，是使用隨機(jī)數(shù)（或更常見(jiàn)的偽隨機(jī)數(shù)）來(lái)解決很多計(jì)算問(wèn)題的方法。算法原理：蒙特卡洛方法利用從某個(gè)總體中抽取的隨機(jī)數(shù)作為樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以求得的統(tǒng)計(jì)特征值（均值、概率、分布等）作為待解問(wèn)題的數(shù)值解，然后利用蒙特卡洛方法根據(jù)測(cè)量信號(hào)的測(cè)量誤差計(jì)算每個(gè)測(cè)量值的計(jì)算權(quán)重，綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量權(quán)重和測(cè)量誤差權(quán)重后，通過(guò)對(duì)所有信號(hào)進(jìn)行加權(quán)平均值計(jì)算得出最終的真實(shí)信號(hào)值。起源：蒙特卡羅方法于20世紀(jì)40年代美國(guó)在第二次世界大戰(zhàn)中研制原子彈的"曼哈頓計(jì)劃"計(jì)劃的成員S.M.烏拉姆和J.馮·諾伊曼首先提出。. 數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城-摩納哥的Monte Carlo來(lái)命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。在這之前，蒙特卡羅方法就已經(jīng)存在。工作過(guò)程：1、用蒙特卡羅方法模擬某一過(guò)程時(shí)，需要產(chǎn)生各種概率分布的隨機(jī)變量。2、用統(tǒng)計(jì)方法把模型的數(shù)字特征估計(jì)出來(lái)，從而得到實(shí)際問(wèn)題的數(shù)值解。應(yīng)用領(lǐng)域：蒙特卡羅方法在金融工程學(xué)，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，生物醫(yī)學(xué)，計(jì)算物理學(xué)(如粒子輸運(yùn)計(jì)算、量子熱力學(xué)計(jì)算、空氣動(dòng)力學(xué)計(jì)算、核工程)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

7，matlab中蒙特卡洛算法代碼求解釋

隨機(jī)在正方形區(qū)域生成10000個(gè)點(diǎn)，find函數(shù)的作用：統(tǒng)計(jì)出在給定曲線y=2-x^2和曲線y^3=x^2之間的點(diǎn)數(shù)。 這樣求S的目的是計(jì)算比值，比值即為所求。
find函數(shù)是Matlab的一個(gè)系統(tǒng)函數(shù)，是找到數(shù)組中的非零元的索引坐標(biāo)，在這里主要是找出滿足落在綠色積分區(qū)域的點(diǎn)的個(gè)數(shù)，S是面積，其中4是總的面積，M/10000表示一個(gè)概率的含義，就是落在綠色區(qū)域的可能性。在這里是0.54，表示整個(gè)綠色區(qū)域占矩形區(qū)域的面積的54%。特別需要注意的M/10000不是面積，而是百分比，是0-1之間的一個(gè)數(shù)。
find就是找滿足落在扇形區(qū)域的點(diǎn)的編號(hào)S就是面積
"rand(m,n)產(chǎn)生m*n均勻隨機(jī)數(shù)。ex:用概率方法求pin=100000;x=rand(n,1);y=rand(n,1);count=0;for i=1:nif (x(i)^2+y(i)^2<=1)count=count+1;endendpi=4*count/n"

8，什么是蒙特卡洛分析

??蒙特·卡羅方法（MonteCarlomethod），也稱統(tǒng)計(jì)模擬方法，是二十世紀(jì)四十年代中期由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的一類(lèi)非常重要的數(shù)值計(jì)算方法。是指使用隨機(jī)數(shù)（或更常見(jiàn)的偽隨機(jī)數(shù)）來(lái)解決很多計(jì)算問(wèn)題的方法。與它對(duì)應(yīng)的是確定性算法。蒙特·卡羅方法在金融工程學(xué)，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，計(jì)算物理學(xué)（如粒子輸運(yùn)計(jì)算、量子熱力學(xué)計(jì)算、空氣動(dòng)力學(xué)計(jì)算）等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。蒙特卡羅方法于20世紀(jì)40年代美國(guó)在第二次世界大戰(zhàn)中研制原子彈的“曼哈頓計(jì)劃”計(jì)劃的成員S.M.烏拉姆和J.馮·諾伊曼首先提出。數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的MonteCarlo—來(lái)命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。在這之前，蒙特卡羅方法就已經(jīng)存在。1777年，法國(guó)數(shù)學(xué)家布豐（GeorgesLouisLecleredeBuffon，1707—1788）提出用投針實(shí)驗(yàn)的方法求圓周率π。這被認(rèn)為是蒙特卡羅方法的起源。蒙特卡羅方法解題過(guò)程的三個(gè)主要步驟：（1）構(gòu)造或描述概率過(guò)程。對(duì)于本身就具有隨機(jī)性質(zhì)的問(wèn)題，如粒子輸運(yùn)問(wèn)題，主要是正確描述和模擬這個(gè)概率過(guò)程，對(duì)于本來(lái)不是隨機(jī)性質(zhì)的確定性問(wèn)題，比如計(jì)算定積分，就必須事先構(gòu)造一個(gè)人為的概率過(guò)程，它的某些參量正好是所要求問(wèn)題的解。即要將不具有隨機(jī)性質(zhì)的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為隨機(jī)性質(zhì)的問(wèn)題。（2）實(shí)現(xiàn)從已知概率分布抽樣。構(gòu)造了概率模型以后，由于各種概率模型都可以看作是由各種各樣的概率分布構(gòu)成的，因此產(chǎn)生已知概率分布的隨機(jī)變量（或隨機(jī)向量），就成為實(shí)現(xiàn)蒙特卡羅方法模擬實(shí)驗(yàn)的基本手段，這也是蒙特卡羅方法被稱為隨機(jī)抽樣的原因。最簡(jiǎn)單、最基本、最重要的一個(gè)概率分布是（0，1）上的均勻分布（或稱矩形分布）。隨機(jī)數(shù)就是具有這種均勻分布的隨機(jī)變量。隨機(jī)數(shù)序列就是具有這種分布的總體的一個(gè)簡(jiǎn)單子樣，也就是一個(gè)具有這種分布的相互獨(dú)立的隨機(jī)變數(shù)序列。產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的問(wèn)題，就是從這個(gè)分布的抽樣問(wèn)題。在計(jì)算機(jī)上，可以用物理方法產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，但價(jià)格昂貴，不能重復(fù)，使用不便。另一種方法是用數(shù)學(xué)遞推公式產(chǎn)生。這樣產(chǎn)生的序列，與真正的隨機(jī)數(shù)序列不同，所以稱為偽隨機(jī)數(shù)，或偽隨機(jī)數(shù)序列。不過(guò)，經(jīng)過(guò)多種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明，它與真正的隨機(jī)數(shù)，或隨機(jī)數(shù)序列具有相近的性質(zhì)，因此可把它作為真正的隨機(jī)數(shù)來(lái)使用。由已知分布隨機(jī)抽樣有各種方法，與從(0,1)上均勻分布抽樣不同，這些方法都是借助于隨機(jī)序列來(lái)實(shí)現(xiàn)的，也就是說(shuō)，都是以產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)為前提的。由此可見(jiàn)，隨機(jī)數(shù)是我們實(shí)現(xiàn)蒙特卡羅模擬的基本工具。（3）建立各種估計(jì)量。一般說(shuō)來(lái)，構(gòu)造了概率模型并能從中抽樣后，即實(shí)現(xiàn)模擬實(shí)驗(yàn)后，我們就要確定一個(gè)隨機(jī)變量，作為所要求的問(wèn)題的解，我們稱它為無(wú)偏估計(jì)。建立各種估計(jì)量，相當(dāng)于對(duì)模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行考察和登記，從中得到問(wèn)題的解。 ??

9，蒙特卡洛模擬法的應(yīng)用范圍是什么

蒙特卡洛模擬法的應(yīng)用領(lǐng)域主要有：1.直接應(yīng)用蒙特卡洛模擬:應(yīng)用大規(guī)模的隨機(jī)數(shù)列來(lái)模擬復(fù)雜系統(tǒng)，得到某些參數(shù)或重要指標(biāo)。2.蒙特卡洛積分:利用隨機(jī)數(shù)列計(jì)算積分，維數(shù)越高，積分效率越高。3.MCMC：這是直接應(yīng)用蒙特卡洛模擬方法的推廣，該方法中隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生是采用的馬爾科夫鏈形式。蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過(guò)設(shè)定隨機(jī)過(guò)程，反復(fù)生成時(shí)間序列，計(jì)算參數(shù)估計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)而研究其分布特征的方法。具體的，當(dāng)系統(tǒng)中各個(gè)單元的可靠性特征量已知，但系統(tǒng)的可靠性過(guò)于復(fù)雜，難以建立可靠性預(yù)計(jì)的精確數(shù)學(xué)模型或模型太復(fù)雜而不便應(yīng)用時(shí)，可用隨機(jī)模擬法近似計(jì)算出系統(tǒng)可靠性的預(yù)計(jì)值；隨著模擬次數(shù)的增多，其預(yù)計(jì)精度也逐漸增高。由于涉及到時(shí)間序列的反復(fù)生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計(jì)算機(jī)為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬這個(gè)術(shù)語(yǔ)是二戰(zhàn)時(shí)期美國(guó)物理學(xué)家Metropolis執(zhí)行曼哈頓計(jì)劃的過(guò)程中提出來(lái)的。蒙特卡洛模擬方法的原理是當(dāng)問(wèn)題或?qū)ο蟊旧砭哂懈怕侍卣鲿r(shí)，可以用計(jì)算機(jī)模擬的方法產(chǎn)生抽樣結(jié)果，根據(jù)抽樣計(jì)算統(tǒng)計(jì)量或者參數(shù)的值；隨著模擬次數(shù)的增多，可以通過(guò)對(duì)各次統(tǒng)計(jì)量或參數(shù)的估計(jì)值求平均的方法得到穩(wěn)定結(jié)論。
var(value at risk)按字面解釋就是“在險(xiǎn)價(jià)值”，其含義指：在市場(chǎng)正常波動(dòng)下，某一金融資產(chǎn)或證券組合的最大可能損失。更為確切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價(jià)值在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)的最大可能損失。用公式表示為： 　　prob(△ρ

10，蒙特卡洛 模擬法 計(jì)算var 的公式是什么

更為確切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價(jià)值在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)的最大可能損失。用公式表示為：Prob(△Ρ△Ρ表示：某一金融資產(chǎn)在一定持有期△t的價(jià)值損失額。 VAR表示：給定置信水平α下的在險(xiǎn)價(jià)值，即可能的損失上限。 α為：給定的置信水平。 VAR從統(tǒng)計(jì)的意義上講，本身是個(gè)數(shù)字，是指面臨“正?！钡氖袌?chǎng)波動(dòng)時(shí)“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”。即在給定的置信水平和一定的持有期限內(nèi)，預(yù)期的最大損失量（可以是絕對(duì)值，也可以是相對(duì)值）。例如，某一投資公司持有的證券組合在未來(lái)24小時(shí)內(nèi)，置信度為95％，在證券市場(chǎng)正常波動(dòng)的情況下，VaR 值為800萬(wàn)元。其含義是指，該公司的證券組合在一天內(nèi)（24小時(shí)），由于市場(chǎng)價(jià)格變化而帶來(lái)的最大損失超過(guò)800萬(wàn)元的概率為5％，平均20個(gè)交易日才可能出現(xiàn)一次這種情況?；蛘哒f(shuō)有95％的把握判斷該投資公司在下一個(gè)交易日內(nèi)的損失在800萬(wàn)元以內(nèi)。5％的機(jī)率反映了金融資產(chǎn)管理者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，可根據(jù)不同的投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度和承受能力來(lái)確定。 VAR的計(jì)算系數(shù) 由上述定義出發(fā)，要確定一個(gè)金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)組合的VAR值或建立VAR的模型，必須首先確定以下三個(gè)系數(shù)：一是持有期間的長(zhǎng)短；二是置信區(qū)間的大?。蝗怯^察期間。 1、持有期。持有期△t，即確定計(jì)算在哪一段時(shí)間內(nèi)的持有資產(chǎn)的最大損失值，也就是明確風(fēng)險(xiǎn)管理者關(guān)心資產(chǎn)在一天內(nèi)一周內(nèi)還是一個(gè)月內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。持有期的選擇應(yīng)依據(jù)所持有資產(chǎn)的特點(diǎn)來(lái)確定比如對(duì)于一些流動(dòng)性很強(qiáng)的交易頭寸往往需以每日為周期計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)收益和VaR值，如G30小組在1993年的衍生產(chǎn)品的實(shí)踐和規(guī)則中就建議對(duì)場(chǎng)外OTC衍生工具以每日為周期計(jì)算其VaR，而對(duì)一些期限較長(zhǎng)的頭寸如養(yǎng)老基金和其他投資基金則可以以每月為周期。 從銀行總體的風(fēng)險(xiǎn)管理看持有期長(zhǎng)短的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度及進(jìn)行相應(yīng)頭寸清算的可能速率。巴塞爾委員會(huì)在這方面采取了比較保守和穩(wěn)健的姿態(tài)，要求銀行以兩周即10個(gè)營(yíng)業(yè)日為持有期限。 2、置信水平α。一般來(lái)說(shuō)對(duì)置信區(qū)間的選擇在一定程度上反映了金融機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比較厭惡，希望能得到把握性較大的預(yù)測(cè)結(jié)果，希望模型對(duì)于極端事件的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高。根據(jù)各自的風(fēng)險(xiǎn)偏好不同，選擇的置信區(qū)間也各不相同。比如J.P. Morgan與美洲銀行選擇95％，花旗銀行選擇95.4％，大通曼哈頓選擇97.5％，Bankers Trust選擇99％。作為金融監(jiān)管部門(mén)的巴塞爾委員會(huì)則要求采用99％的置信區(qū)間，這與其穩(wěn)健的風(fēng)格是一致的。 3、第三個(gè)系數(shù)是觀察期間(Observation Period)。觀察期間是對(duì)給定持有期限的回報(bào)的波動(dòng)性和關(guān)聯(lián)性考察的整體時(shí)間長(zhǎng)度，是整個(gè)數(shù)據(jù)選取的時(shí)間范圍，有時(shí)又稱數(shù)據(jù)窗口(Data Window)。例如選擇對(duì)某資產(chǎn)組合在未來(lái)6個(gè)月，或是1年的觀察期間內(nèi)，考察其每周回報(bào)率的波動(dòng)性(風(fēng)險(xiǎn)) 。這種選擇要在歷史數(shù)據(jù)的可能性和市場(chǎng)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化的危險(xiǎn)之間進(jìn)行權(quán)衡。為克服商業(yè)循環(huán)等周期性變化的影響，歷史數(shù)據(jù)越長(zhǎng)越好，但是時(shí)間越長(zhǎng)，收購(gòu)兼并等市場(chǎng)結(jié)構(gòu)性變化的可能性越大，歷史數(shù)據(jù)因而越難以反映現(xiàn)實(shí)和未來(lái)的情況。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)目前要求的觀察期間為1年。 綜上所述，VaR實(shí)質(zhì)是在一定置信水平下經(jīng)過(guò)某段持有期資產(chǎn)價(jià)值損失的單邊臨界值，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)它體現(xiàn)為作為臨界點(diǎn)的金額數(shù)目。
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