出于多种原因,例如数据收集中的人错误或隐私注意事项,不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型,例如扩散模型,这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是,香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性,对扩散模型构成了挑战,从而影响了这些模型的鲁棒性,以进行数据插补。 在这项工作中,我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel(简短的SIMPDM)的高级差异模型,该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响,我们引入了一种自我监督的对准机制,旨在使模型正规化,以确保一致稳定的插定预测。 此外,我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略,从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明,在各种情况下,模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型,例如扩散模型,这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是,香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性,对扩散模型构成了挑战,从而影响了这些模型的鲁棒性,以进行数据插补。在这项工作中,我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel(简短的SIMPDM)的高级差异模型,该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响,我们引入了一种自我监督的对准机制,旨在使模型正规化,以确保一致稳定的插定预测。此外,我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略,从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明,在各种情况下,模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
02.7 在监管属于企业集团的单个银行时,监管者必须从多个角度考虑该银行及其风险状况:单独监管(但既要关注微观,也要关注宏观);综合监管(将银行作为一个单位与“银行集团”内的其他实体一起监管)和集团监管(考虑到银行集团以外的其他集团实体对银行构成的潜在风险)。集团实体(无论是在银行集团内部还是外部)可能是银行的优势,但也可能成为银行的劣势,可能对银行的财务状况、声誉和整体安全性和稳健性产生不利影响。如果银行属于一个集团或金融集团,且该集团或金融集团在不同行业中混合了受监管和不受监管的实体,监管者应仔细考虑该银行面临的风险。在履行职责时,监管机构必须观察广泛的风险,无论是来自单个银行,还是来自其关联实体(受监管或不受监管),还是来自现行的宏观金融环境。
2023 年,委员会开始监测各司法管辖区对这些原则的实施情况,以促进对监管期望的共同理解,并支持各司法管辖区制定和协调强有力的实践。1 这项工作强调了气候分析作为一种前瞻性工具的重要性,它可以评估银行业务模式和战略对一系列合理的气候相关途径的适应力,并确定气候相关风险驱动因素对其整体风险状况的影响。与此同时,委员会发现,不同司法管辖区和银行的用途和方法各不相同,数据可用性和方法不确定性可能是限制气候分析实现其既定目标的因素。不同司法管辖区的气候分析范围、特征、目标和方法的差异限制了监管期望的协调和结果的可比性。
根据CRR中规定的要求,欧洲银行管理局(EBA)起草了RTS。这些包括有关合格当局的评估方法规范的最终RT草案,以遵守机构,要求使用内部模型来进行市场风险和评估重大份额。2这些指定有能力的当局应如何评估CRR中定义的监管框架的遵守情况。欧盟委员会尚未采用最终RT草案,但在指南中使用了最终的RT草案作为解释性目的的基础。本指南的某些部分可能需要修订,一旦欧盟委员会通过委派法规采用了RTS。当RTS生效时,欧洲央行将修改或删除指南的那些部分。
优先级2:公司对挑战性的宏观环境有弹性。受监管的实体具有弹性,并且准备好了,包括进一步传递利率的影响,经济不确定性以及资产价值进一步恶化的潜力。中央银行期望公司为在更大的不确定性和风险增加的环境中充分准备并减轻冲击的影响。它还希望公司对可能面临财务困难并为其提供足够支持的客户的客户产生的影响。
它不是具有法律约束力的文件,不建立新的监管要求,也不能以任何方式取代相关适用欧盟法律规定的法律要求。它规定了 SSM 在执行监管任务时遵循的方法。如果特定案件的因素证明这样做是合理的并且提供了充分的理由,SSM 有权偏离本手册中规定的一般政策。不同的政策选择还必须符合欧盟法律的一般原则,特别是平等待遇、比例原则和受监管机构的合理期望。这与欧洲联盟法院的既定判例法一致,其中内部指导(例如本手册)被定义为欧盟机构在合理情况下可以偏离的实践规则。例如,欧洲法院在 2005 年 6 月 28 日的 C-189/02 P、C-202/02 P、C-205/02 P 至 C-208/02 P 和 C-213/02 P 合并案中的判决第 209 段中指出,“法院在一项关于行政部门采取的内部措施的判决中已经裁定,尽管这些措施可能不被视为行政部门必须始终遵守的法律规则,但它们仍然构成了实践规则,行政部门在个案中不得偏离这些规则,除非给出符合平等待遇原则的理由。因此,这些措施构成了一项一般行为,有关官员和其他工作人员可以援引其非法性,以支持针对基于这些措施采取的个别措施提起诉讼”。
近年来,多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息,大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能,但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习,这浪费了大量的单模态数据。此外,大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中,我们提出了一种模态混合数据插补方法,通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外,为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声,我们引入了一个具有深度监督的双边网络,以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词:脑连接组,不完全学习,深度监督,脑功能障碍,缺失模态
信贷市场面临经济增长前景低迷、通胀成本压力、债务偿还和再融资成本增加、房地产价值不确定性以及地缘政治紧张局势等问题。企业必须了解其在这些领域的风险敞口,并能够迅速应对新风险、风险相关性变化以及不良资产的任何增加。为了有效地做到这一点,企业的信用风险管理和内部信用评估框架和结果是否合适尤为重要。迄今为止,评估企业在这些领域的方法一直是审慎监管局 (PRA) 工作的重点,重点是企业的流程、控制和内部评级验证。在整个 2024 年,我们将继续关注企业信用风险管理能力的有效性,因为企业的目标是继续投资于更广泛的信用风险资产。我们还将进一步确保企业的内部信用评估能够适当地反映风险状况。
在此背景下,IAIS 金融科技论坛人工智能/机器学习小组进行了专题审查,并对各司法管辖区现有的人工智能/机器学习和 MRM 指南进行了盘点,以促进监管实践和经验的交流,并探讨 IAIS 是否有必要在此领域制定进一步的指南。作为专题审查的一部分,人工智能/机器学习小组于 2023 年 5 月至 7 月对 122 个已经制定了人工智能/机器学习或 MRM 原则、标准或指南的监管机构和国际组织进行了访谈。这些访谈有意集中在 MRM 上,因为确保对模型进行健全的端到端监督至关重要,因为模型在保险公司的运营和整体风险管理框架中发挥着重要作用——包括营销、承保、定价、索赔
2023年9月28日,亲爱的首席执行官我们的平台投资组合监督策略在我们的监督方法下,我们根据其主要业务模型分配和监督大多数公司作为投资组合的成员。我们正在写信给您,因为您的公司已分配给我们的平台投资组合1,因为它提供了平台服务。按照我们2020年2月的策略信和2021年7月的战略更新信,这封信提供了我们对该行业关键危害的看法,我们对您的期望以及我们打算做的工作的摘要。平台投资组合是一个重要的监督投资组合,因为它持有820万客户的8000亿英镑投资资产。您的业务在零售投资价值链中执行关键功能,以作为顾问和消费者的多个资金和股票的门将。因此,该投资组合是我们要确保为消费者提供最高标准的投资组合。我们希望平台公司帮助消费者充满信心地投资,了解他们所承担的风险以及提供的监管保护。我们预计平台公司将考虑包括利率上升在内的经济环境如何影响消费者从其服务中获得的结果。我们还希望平台公司考虑他们的服务是否为我们的FCA战略寻求的关键结果做出了贡献。2022年7月27日,我们发布了新的《消费税政策声明》(PS22/9)和最终指导(FG22/5)。我们希望您现在已经执行职责,并将其完全嵌入您的业务中。在以后的任何监督中此规定了最终规则和指导,这些规则和指导设定了跨金融服务的更高,更清晰的消费者保护标准,并要求公司采取行动为零售客户提供良好的结果2。我们总是期望良好的治理,这在不断变化的经济环境中尤其重要。您的理事机构应由具有不同思想和专业知识的成员组成。他们应该具有适当的独立代表性,及时且适当的管理信息,并有效,严格监督公司内部的问题。我们还期望确保一种文化扎根于各个级别的不当行为,包括欺凌,滥用语言和行为,歧视,歧视以及任何其他非金融不当行为的文化。您和您的领导团队应充分了解公司对本信中规定的风险的暴露水平,并采用减轻他们的策略。
