核心观点与关键数据
模型可扩展性测试
- 目的：识别最优模型配置和电网核心资源的使用，以最大化模型速度。
- 关键点：
- 优化基础设施规划：平衡自托管的Prophet环境或Prophet托管云服务结构（PMCS）的成本和性能。
- 模型精简：识别可提高速度而不牺牲精度的模型设计组件，如实时压缩、变体定向和动态周期指定。
- 持续的系统能力提升：确定Prophet系统改进的最佳纳入和实施频率。
负债在册压缩
- 方法：使用聚类算法（如K-means和层次聚类）将数据点分组，以减少模型点数。
- 关键考虑：
- 定义位置变量和权重，确保压缩的代表性。
- 避免过度聚类，以防止精度损失。
- 实施步骤：
- 设置压缩规则和参数。
- 在DCS/Prophet Professional中执行压缩。
- 比较模型结果，评估压缩效果。
查询技巧与窍门
- 查询功能：创建并保存查询，高效生成重复分析的结果视图，并创建自动报告。
- 查询类型：估值查询、随机摘要查询、随机查询等。
- 图表支持：折线图、柱状图、点状图。
诊断文件生成
- 代码生成诊断：提供变量计算顺序、时间引用、动态类型和循环状态的信息。
- 运行时诊断：提供变量对运行时的贡献信息。
- 关键领域：CalcLoop、Rebase、GoalSeek、调用次数、运行时间、分组和升序/降序、参考文献和T-偏移、CalcFrom 和 CalcTo。
美国通用会计准则（US GAAP）队列披露 360 图书馆
- 新功能：支持LDTI信息披露报告，包括LFPB、DAC、DPL和MRB。
- 工作空间：
- 披露EMO：包含LDTI滚动预测过程的每个步骤。
- GAAP LDTI EMO：包含美国360和GAAP队列库及基础产品。
- STAT EMO：传统EMO，包含美国360、ALS及其他库。
- 定制支持：通过标志和披露配置表实现多级定制。
- Excel模板：US GAAP LDTI披露会计分录和报告模板。
研究结论
- 通过模型可扩展性测试和负债在册压缩，可以显著提高Prophet模型的运行效率和性能。
- 查询和诊断文件功能为模型分析和优化提供了实用工具。
- US GAAP队列披露360图书馆的新功能支持更复杂的披露要求，并提供了灵活的定制选项。
