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World File Search System波动性
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
通过机器学习和日内通用性预测的波动性预测*
我们将机器学习模型应用于预测盘中实现的波动性（RV），通过将库存数据合并在一起，并通过纳入市场波动的代理来利用盘中波动性的通用性。神经网络在性能方面主导了线性回归和基于树的模型，因为它们能够发现和建模变量之间的复杂潜在相互作用。当我们将经过训练的模型应用于培训集中尚未包括的新股票时，我们的发现重新稳定，从而为股票之间的普遍波动机制提供了新的经验证据。最后，我们提出了一种新的方法来预测使用过去的室内RV作为预测指标的1天预先启动RV，并突出显示了有助于预测机制的有趣时间效应。结果表明，所提出的方法与仅依靠过去每日RV的强大传统基线相比，产生了较高的样本外预测。
市场流动性和波动性：经济政策不确定性是否重要？亚洲新兴经济体的证据
糖尿病是一种慢性代谢健康状况，全球影响数百万。糖尿病是衰老社会的日益关注，其患病率在65岁及以上的人群中增加。通过相关教育实现疾病自我管理是改善健康结果并最大程度地减少糖尿病患者并发症的高质量护理的一部分。成功的糖尿病自我管理教育（DSME）计划要求为预定的受众量身定制；但是，关于西方国家关于DSME的老年人的偏好的文献有限。因此，对老年人的DSME进行了广泛的概述。为西方国家的65岁及65岁以上的人绘制DSME的可用证据，使用了用于进行和报告范围审查审查的JBI方法。在这篇范围的评论中，我们考虑了西方国家的T1D和T2D老年人的所有有关DSME的研究，在这些研究中，生活方式，风险，预防，预防，糖尿病的治疗以及自我管理和自我管理和DSME的方法相似（例如，北美，西欧，欧洲和北欧和北欧和北部和北部和北部欧洲和奥斯 - 北部和奥斯特拉群岛）。在10个数据库（例如Medline，JBI EBP）中进行了系统的关键字和主题标题搜索，以确定从2000年到2022年发表的相关英语论文。标题和摘要被筛选以选择合格的论文以进行全文阅读。全文筛选是由四位独立审稿人进行的，以选择最终分析。审查确定了2,397项研究，其中1,250个全文被筛选为资格。几个在审查中包括的最终44篇论文中，只有一篇包括参与者对DSME的理解。教育计划在其上下文，设计，交付模式，理论基础和持续时间方面有所不同。研究设计的类型，用于确定DSME有效性的结果指标以及知识差距也详细介绍了。总体而言，大多数干预措施都是有效的，并且改善了临床和行为结果。许多计划导致了临床结果和参与者生活质量的改善；但是，这些内容需要根据他们的文化来适应老年人，不同程度的健康素养，教育偏爱（例如，个性化或团体），偏好，脆弱和独立性和独立性以及合并症。
修订后的加州公共事业委员会表格编号 55752-E 电气样本表格编号 79-1219 表格 1 低波动性微电网备用客户申请
07-011。此外，PG&E 将接受实际实时运行性能数据，证明低变化性微电网备用客户的微电网运行继续符合微电网性能标准，此后每半年一次。被指定为低变化性微电网备用客户的客户需要分别在每年 1 月 31 日和 7 月 31 日之前提交 7 月至 12 月和 1 月至 6 月期间的半年一次第三方认证。PG&E 将通过合规备案（即能源部门电子邮箱）每半年一次在 2 月 28 日和 8 月 31 日之前向 CPUC 能源部门提交从低变化性微电网备用客户收到的性能标准认证或报告。未能维持微电网性能标准的半年一次认证将导致容量预留费用 (CRC) 暂停立即终止。由于未能及时提交适当的重新认证文件而被终止为低变异性微电网备用客户的客户将有资格在 PG&E 终止之日起一年内重新申请暂停 CRC。
可再生能源领域的波动性条款
这些新的波动性条款是否被采纳？一个挑战是被保险人和经纪人是否接受这些条款，以及是否愿意在投保时提供这种程度的详细信息。在没有财务激励或惩罚的情况下，人们似乎普遍不愿意这样做。尽管如此，这些举措是解决影响各方的问题的有益尝试，而且确实可以在索赔调整过程中创造更多的确定性。
建模电动汽车能源消耗的波动性和灵活性
FCN工作文件号17/2022造型于2022年5月修订的电动汽车能源消耗的波动性和灵活性：Jarusch Muessel Potsdam气候研究所影响研究Telegraphenberg A 31 P.O.box 60 12 03（155）14412 Potsdam Jarusch.muessel@pik-potsdam.de Oliver Ruhnau Hertie SchoolFriedrichstraße180 10117柏林电子邮件：ruhnau@ruhnau@hertie-school.org Aachen UniversityMathieustraße10 52074 Aachen，德国电子邮件：rmadlener@eonerc.rwth-aachen.de
APS多资产策略6％波动性目标欧元策略号
GSISAPS1 Index Date Price 08/09/2022 € 91.38 30/09/2022 € 89.10 31/10/2022 € 89.41 30/11/2022 € 90.38 31/12/2022 € 88.87 31/01/2023 € 91.02 28/02/2023 € 88.71 31/03/2023€90.78本文档中包含的信息仅用于信息目的。本文件不构成，也不可能用于未授权该要约或征求的任何司法管辖区的任何人，或向任何人非法提出此类要约或招标的任何人。引用的数字是指过去和过去的表现并不是未来表现的保证。
自动配网中波动性储能系统混合配置优化策略
摘要：本研究旨在解决有源配电网（ADN）不稳定能源接入问题，包括频率调节困难、ADN 电压偏差增大、运行安全性和稳定性下降等。本研究建立了一个两阶段主要化配置模型来识别和理解波动性能源如何影响混合储能系统（HESS）。利用风能、太阳能和负荷的日预报数据来检查带有铅酸电池和超级电容器（SC）的 ADN 和 HESS。在这个规划阶段，综合成本、网络损耗和节点电压偏差被视为多目标优化模型中的最优目标，而改进的多目标优化粒子群方法用于求解容量配置的初始值。在运行阶段，以风电输出功率波动、HESS频率偏差等优化目标求解SC配置能力修正值，并利用加入混沌机制的量子粒子群算法对ADN中不同类型机组的输出进行进一步优化，基于案例33个节点实例进行仿真研究，确定最佳配置结果，仿真结果验证了模型的可行性。
太阳能渗透率及波动性对电力市场的传导 - 澳大利亚视角
商业共享资源的一部分本文最初发表为：Abban, AR 和 Hasan, MZ (2021)。太阳能渗透和波动性向电力市场的传导——澳大利亚视角。经济分析与政策，69，434-449。