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Dynamic Bayesian network model for inflation risk warning

机译:用于通胀风险预警的动态贝叶斯网络模型

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摘要

At present, the methods of risk warning emphasize static function dependency or dynamic propagation of time series, which results in a unconsistent combination of the static and dynamic information. Accordingly, this paper puts forward a dynamic hierarchical naive Bayesian network classifier for warning inflation risk. And an example is presented to explain the process of inflation risk warning and method of contribution analysis to risk rank forecast. This model features universality and can be widely used in other risk warning domains.
机译:当前,风险预警的方法强调静态函数的依赖性或时间序列的动态传播,这导致静态和动态信息的组合不一致。因此,本文提出了一种动态的层次朴素贝叶斯网络分类器来警告通货膨胀风险。并举例说明了通货膨胀风险预警的过程和对风险等级预测的贡献分析方法。该模型具有通用性,可广泛用于其他风险预警领域。

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