面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究——以Solarbao平台为例

发布时间：2017-08-23 02:00

本文关键词：面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究——以Solarbao平台为例

【摘要】：【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中,为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标,尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型,整合Solarbao平台多源异构数据,以专家判断为项目投资风险分析依据,运用CHAID决策树归纳多维监测指标组合,并运用R-Q型因子分析方法提炼识别投资风险的关键指标。【结果】得到8条监测光伏项目投资风险的指标组合和10项识别投资风险的关键指标。【局限】R-Q型因子分析中的专业指标有待进一步细分并形成动态更新机制。【结论】该甄选方案能够满足大数据监测模型对指标采集的要求,对投资者评估光伏项目风险、平台筛选合适项目以及监管部门排查该领域系统性风险具有借鉴意义。
【作者单位】：南京大学商学院;南京大学信息管理学院;
【关键词】： 大数据监测指标 光伏项目 投资风险 CHAID决策树 R-Q型因子分析
【基金】：国家电网科技开发项目“提升电力营销服务能力的大数据关键技术研究”(项目编号:SGTYHT/14-JS-188) 国家自然科学基金面上项目“双维度流动性调整的期权定价模型研究”(项目编号:71271110) 江苏省“六大人才高峰”项目“政务大数据资源开发技术与实现方法研究”(项目编号:2015-XXRJ-001) 中国经济改革研究基金会课题“互联网金融的风险与监管制度研究”的研究成果之一
【分类号】：F426.61
【正文快照】： 1引言随着中国能源互联网国家战略的实施,以及电力工业绿色转型方案的逐步出台,电力系统在新能源、新材料、新储能技术等方面将加大科技创新和资金投入力度,促进电力工业绿色转型和低碳发展[1]。光伏发电项目作为新能源发电产业的新生力量,具有无噪声、无污染、安全可靠等优点

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