盖塔诺·维塔莱 通过Łukasiewicz逻辑进行风险分析。 （英语） Zbl 1491.03025号 软计算。 24，第18号，13651-13655（2020）. 小结：在本文中，我们将逻辑方法应用于风险分析。我们学习广义事件，即非是非事件，但连续的个。我们在这类事件上定义了一个风险函数及其度量，以在这种情况下分析风险。我们使用Riesz MV-代数作为代数结构及其相关逻辑来支持我们的研究，这得益于它们与其他应用程序的关系。此外，我们还研究了我们这类风险的后果问题的可判定性。 引用于1文件 MSC公司： 03B80号 逻辑的其他应用 03B52号 模糊逻辑；模糊逻辑 05年6月 MV-代数 91B05型 风险模型（通用） 关键词：风险表示;Łukasiewicz逻辑;Riesz MV-代数;风险分析;后果问题 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Vitale}，软计算。24，第18号，13651-13655（2020年；兹bl 1491.03025） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿巴德，P。；贝尼托，S。；López，C.，风险价值方法论的全面综述，Span Rev Financ Econ，12，1，15-32（2014） [2] Angelini，E。；di Tollo，G。；Roli，A.，信贷风险评估的神经网络方法，Q Rev Econ Financ，48，4，733-755（2008） [3] Artzner，P。；Delbaen，F。；埃伯，吉咪；Heath，D.，《一致风险度量》，《数学金融》，第9、3、203-228页（1999年）·Zbl 0980.91042号 [4] Artzner，P。；Delbaen，F。；埃伯，吉咪；希思，D。；Ku，H.，相干多期风险调整值和Bellman原理，《Ann Oper Res》，152，1，5-22（2007）·Zbl 1132.91484号 [5] Atiya，AF，《使用神经网络进行信用风险破产预测：调查和新结果》，IEEE Trans neural Netw，12，4，929-935（2001） [6] Baesens，B。；塞提诺，R。；梅斯，C。；Vantheinen，J.，《使用神经网络规则提取和决策表进行信用风险评估》，《管理科学》，49，3，312-329（2003）·Zbl 1232.91684号 [7] 伯纳德，C。；吕申多夫，L。；Vanduffel，S.，《方差约束下的价值-风险界限》，《风险保险杂志》，84，3，923-959（2017） [8] Bernstein，PL，《反抗上帝：非凡的风险故事》（1996），纽约：威利出版社，纽约 [9] Bühlmann，H.，《风险理论中的数学方法》（2007），柏林：施普林格出版社，柏林 [10] Cerreia-Vioglio，S。；马切罗尼，F。；Marinacci，M。；Montrucchio，L.，《风险度量：合理性和多样化》，《数学金融》，21，4，743-774（2011）·Zbl 1246.91029号 [11] Cerreia-Vioglio，S。；马切罗尼，F。；Marinacci，M。；Rustichini，A.，Niveloids及其扩展：小领域的风险测量，数学分析应用杂志，413，1433-360（2014）·兹比尔1308.91078 [12] Cignoli，RL；达奥塔维亚诺，IM；Mundici，D.，多值推理的代数基础（2013），柏林：施普林格，柏林 [13] Di Nola，A.，《不确定性处理中的Mv代数》，逻辑模糊，123-131（1993），柏林：施普林格出版社，柏林 [14] Di Nola，A。；Gerla，B。；Leustean，I.，《向łukasiewicz逻辑添加实数系数：神经网络应用、模糊逻辑和应用》，77-85（2013），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 1423.03077号 [15] Di Nola，A。；Lenzi，G。；Vitale，G.，Łukasiewicz等效神经网络，神经网络进展，161-168（2016），柏林：施普林格出版社，柏林 [16] Di Nola，A。；Lenzi，G。；Vitale，G.，《关于非线性函数的mv-代数》，Categ General Algebr Struct-Appl，6，107-120（2017）·Zbl 1423.06046号 [17] Di Nola，A。；Lenzi，G。；Vitale，G.，Riesz-mcnaughton函数和非线性函数的Riesz-mv-代数，模糊集系统，311,1-14（2017）·Zbl 1393.06008号 [18] Di Nola A，Leustean I（2011）Riesz mv-代数及其逻辑。摘自：《欧洲模糊逻辑与技术学会第七届会议论文集》，亚特兰蒂斯出版社，第140-145页·Zbl 1254.06008号 [19] Di Nola，A。；Leuštean，I.，Łukasiewicz逻辑和riesz空间，软计算，18，12，2349-2363（2014）·Zbl 1331.06004号 [20] Di Nola，A。；Vitale，G.，Łukasiewicz逻辑和人工神经网络，《超越传统概率数据处理技术：区间、模糊等》（2018），柏林：斯普林格出版社，柏林 [21] Gerber HU（1979）《数学风险理论导论》。517/G36i·Zbl 0431.62066号 [22] Grandell，J.，《风险理论方面》（2012），柏林：施普林格出版社，柏林 [23] Kahneman，D。；Tversky，A.，《前景理论：风险下的决策分析》，《财务决策基础手册：第一部分》，99-127（2013），新加坡：世界科学出版社，新加坡 [24] Kang，Y。；巴塔·R。；Kwon，C.，危险品运输的价值-风险模型，Ann Oper Res，222，1，361-387（2014）·Zbl 1305.90062号 [25] 克利巴诺夫，P。；马里纳奇，M。；Mukerji，S.，《模糊性下决策的平滑模型》，《计量经济学》，73,1849-1892（2005）·Zbl 1151.91372号 [26] 拉佩尔塔，P。；Azen，SP；LaBree，L.，《神经网络在预测冠心病风险中的应用》，《计算机生物医学研究》，第28、1、38-52页（1995年） [27] 刘，Y。；Ralescu，DA，不确定随机风险分析中的价值-风险，Inf Sci，391，1-8（2017）·Zbl 1429.91090号 [28] Mundici，D.，高级Łukasiewicz微积分和MV-algebras（2011），荷兰：施普林格，荷兰·Zbl 1235.03002号 [29] 佩图里蒂，D。；Vantaggi，B.，条件子模choquet期望值和条件相干风险度量，《国际J近似理由》，44，358-365（2019）·Zbl 1470.91333号 [30] Soleimani，H。；Govindan，K.，《利用风险条件价值的逆向物流网络设计和规划》，《欧洲运营研究杂志》，237，2487-497（2014）·Zbl 1304.90043号 [31] 特里皮，RR；Turban，E.，《金融和投资中的神经网络：使用人工智能改善现实世界的表现》（1992年），纽约：McGraw-Hill Inc，纽约 [32] 图利，V。；Weinrich，G.，《利用价值-风险协调有限责任和道德风险问题》，《Decis Econ Financ》，38，1，93-118（2015）·Zbl 1398.91659号 [33] Vicig，P.，《概率不精确的金融风险度量》，《国际J近似理由》，49，1，159-174（2008）·Zbl 1185.91201号 [34] West，D.，神经网络信用评分模型，《计算机操作研究》，27，11-12，1131-1152（2000）·Zbl 0962.90004号 [35] Wipplinger，E.，Philippe jorion：风险价值——管理金融风险的新基准 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。