分析溢出判斷與檢測方法

Ⅰ 如何判斷是否溢出

1.符號位判定,兩個相同符號的數相加後,結果與兩個加數一致
2.最高位的進位判定,兩個正數相加,最高有效位有進位,符號位無進位.
兩個負數相加,最高有效位無進位,而符號位有進位.
3.採用變形補碼法,正數前加0負數前加1,運算後,兩符號不一致,則溢出.

Ⅱ 如何判斷運算中的溢出

1、乘法溢出判斷方法：
MUL指令：乘積的高一半為0，則沒有溢出；否則就有溢出；
IMUL指令：乘積的高一半是低一半的符號擴展時，則沒有溢出；否則就有溢出。
2、除法指令對所有條件標志位均無定義。

Ⅲ 針對定點小數加法運算，分析 產生溢出的原因，並給出兩種溢出的方法

（1）產生「溢出」的原因：        
當最高有效數值位的運算進位與符號位的運算進位不一致時，將產生運算「溢出」。 當最高有效位產生進位而符號位無進位時，產生上溢； 當最高有效位無進位而符號位有進位時，產生下溢。 
（2）「溢出」檢測方法： 
為了判斷「溢出」是否發生,可採用兩種檢測的方法。
第一種方法：採用雙符號位法, 稱為「變形補碼」或「模4補碼」，可使模2補碼所能表示的數的范圍擴大一倍
第二種溢出檢測方法：採用「單符號位法」。當最高有效位產生進位而符號位無進位時，產生上溢； 

Ⅳ 計算機運算時是如何判斷發生溢出的

計算機運算時是如何判斷發生溢出的?
-------
「計算機運算」，這裡面有軟體和硬體方面的判斷層次。
硬體就是CPU。
CPU是大規模的集成電路，其中有個異或門。
它把運算結果最高位的進位和次高位向最高位的進位相異或，送到OF標志位。
軟體則要根據OF的值來判斷，OF=1則是溢出。

Ⅳ 簡述雙符號位檢測溢出的方法。(計算機組成原理)

採用雙符號位檢測溢出的方法：在運算時，兩個符號位同時參加運算，結果中如果兩個符號位不同，則表示產生了溢出。若符號為01，則表示運算結果大於允許取值范圍的最大正數，稱為正溢出；若符號位為10，則表示運算結果是負數，其值小於允許取值范圍的最小負數，稱為負溢出。兩個符號位的最高位仍為正確的符號。

Ⅵ 溢出的判斷方法

溢出判斷方法一
用Xf和Yf表示被加數和加數補碼的符號位,Zf為補碼和的符號位.當出現Xf = Yf= 0兩數同為正,而Zf為負,即Zf=1時,有上溢.當出現Xf =Yf = 1兩數同為負,而Zf為正,即Zf= 0時,有下溢.
溢出判斷方法二
當數值最高位有進位位C1=1,符號位沒有進位C0=0時,或當數值最高位沒有進位位C1=0,符號位有進位C0=1時,結果有溢出.
溢出判斷方法三：
用變形補碼進行雙符號位運算.在變形補碼中,正數符號以"00"表示,負數的符號以"11"表示.一般稱左邊的符號位為第一符號位,右邊的符號位為第二符號位.若運算結果的符號位為"01",則表明有正溢出產生.若運算結果的符號"10",則表明有負溢出產生.

Ⅶ 定點數加減運算的溢出判定，可以通過______和______的方法判定。

定點數加減運算的溢出判定，可以通過___單符號位判溢方法 ___和___雙符號位進位判溢方法 ___的方法判定。
定點數加減
目前計算機普遍使用補碼實現定點數的加減運算。
1.加減運算方法：
根據補碼的設計規則，任意的絕對值相同的負數和正數，負數是正數的反碼加1，所以絕對值相同的負數和正數相加，剛剛好結果就是為全0（最高位進一位，拋棄）。然後對照下補碼表，可以發現基於這種設計，兩數相加時可以直接將符號位也參與運算，得出的結果也包含符號位。
2.溢出判斷：
(1)單符號位判溢方法
相加溢出的情況只有兩種：
正數和正數相加，結果為負數，發生溢出。
負數和負數相加，結果為正數，發生溢出。
為什麼正數和負數相加不會溢出呢？是因為正數和負數的最值的絕對值都是相同的，正負相加結果一定在絕對值之內。
相減只是將加數取補碼再相加，所以知道相加溢出就夠了。
(2)進位判溢方法（單符號位）
由補碼表觀察可以知道：
不溢出的情況：
一個絕對值較大的負數和絕對值較小的正數相加，最高有效位（即最高的數值位）不會發生溢出，因此符號位也沒有進位。
一個絕對值較小的負數和絕對值較大的正數相加，最高有效位溢出，且使得符號位由1變10（0）進位。
溢出的情況：
上面已經知道：
正數和正數相加，結果為負數，發生溢出。→這種情況是最高有效位進位，而符號位由0變1無進位。
負數和負數相加，結果為正數，發生溢出。→這種情況是最高有效位不進位，而符號位由1變10（0）進位。
所以當最高有效位和符號位的進位不同時，就表明發生了溢出。
(3)雙符號位進位判溢方法
採用雙符號位（00、11）進行相加，上面已經知道：
所以當最高有效位和符號位的進位不同時，就表明發生了溢出。
→符號位進位，最高有效位不進位就變成了11+11=10（110）。此時為負溢出。
→符號位不進位，最高有效位進位就變成了00+1=01。此時為正溢出。

Ⅷ 國際石油市場風險度量及其溢出效應檢驗方法

4.4.1.1 基於GED分布的GARCH-VaR模型

在對油價收益率序列建模時，往往發現收益率的波動具有集聚性。為了刻畫時間序列的波動集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的階數很高時，Bollerslev（1986）提出採用廣義的ARCH 模型即GARCH 模型來描述波動集聚性。

GARCH模型的形式為

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式中：Y_t為油價收益率；X_t為由解釋變數構成的列向量；β為系數列向量。

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事實上，GARCH（p,q）模型等價於ARCH（p）模型趨於無窮大時的情況，但待估參數卻大為減少，因此使用起來更加方便而有效。

同時，由於油價收益率序列的波動通常存在杠桿效應，即收益率上漲和下跌導致的序列波動程度不對稱，為此本節引入TGARCH模型來描述這種現象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其條件方差為

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式中：d_t-1為名義變數：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否則，d_t-1=0，其他參數的約束與GARCH模型相同。

由於引入了d_t-1，因此油價收益率上漲信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）對條件方差的作用效果出現了差異。上漲時，

其影響程度可用系數

表示；而下跌時的影響程度為

。簡言之，若Ψ≠0，則表示信息作用是非對稱的。

在關注石油市場的波動集聚性及杠桿效應的基礎之上，進一步計算和監控石油市場的極端風險同樣是非常重要的。而監控極端市場風險及其溢出效應的關鍵在於如何度量風險，為此，本節將引入簡便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）經常稱為風險值或在險值，表示在一定的持有期內，一定的置信度下可能的最大損失。VaR 要回答這樣的問題：在給定時期內，有x%的可能性，最大的損失是多少？

從統計意義上講，VaR表示序列分布函數的分位數。本節採用國際油價收益率的分布函數的左分位數來度量油價下跌的風險，表示由於油價大幅度下跌而導致的石油生產者銷售收入的減少；而採用分布函數的右分位數來度量油價上漲的風險，表示油價大幅度上漲而導致的石油采購者的額外支出。這種思路，一方面推進了一般金融市場僅僅分析價格下跌風險的做法；另一方面，也針對石油市場的特殊情況，更加全面地度量了市場風險，從而為從整體上認識石油市場，判斷市場收益率的未來走向奠定了基礎。

VaR風險值的計算方法很多，能夠適用於不同的市場條件、數據水平和精度要求。概括而言，可以歸結為3種：方差－協方差方法、歷史模擬方法和蒙特卡羅方法。本節採用方差－協方差方法計算國際石油市場的VaR 風險。在採用方差－協方差方法的過程中，估計VaR模型的參數是至關重要的。常用的參數估計方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由於後者假設價格序列服從獨立異方差的正態分布，而且不能細致描述價格波動的某些特徵（如杠桿效應），因此相對而言，前者更受青睞。但是，使用GARCH模型估計VaR時，選擇殘差項的分布是一個非常重要的問題。考慮到油價收益率序列具有尖峰厚尾和非正態分布的特徵，因此直接採用正態分布的假設往往會低估風險。為此，本節引入Nelson（1990）提出的廣義誤差分布（GED）來估計GARCH模型的殘差項。其概率密度函數為

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式中：

Г（·）為gamma函數；k為GED分布參數，也稱作自由度，它控制著分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化為標准正態分布；k﹥2表示尾部比正態分布更薄；而k﹤2表示尾部比正態分布更厚。可見GED分布是一種復雜而綜合的分布。實際上，也正是由於GED分布在描述油價收益率分布的厚尾方面具有獨特的優勢，因此本節引入基於GED分布的GARCH模型來估計國際石油市場收益率上漲和下跌時的VaR。

計算出石油市場的VaR風險值之後，為了給有關方面提供准確可靠的決策支持，有必要對計算結果進行檢驗，以判斷所建立的VaR模型是否充分估計了市場的實際風險。為此，本節將採用Kupiec提出的檢驗方法來檢驗VaR模型的充分性和可靠性。該方法的核心思想是：假設計算VaR的置信度為1－α，樣本容量為T，而失效天數為Ⅳ，則失效頻率f＝Ⅳ/T。這樣對VaR 模型准確性的評估就轉化為檢驗失效頻率f是否顯著不同於α。基於這種思想，Kupiec提出了對原假設f＝а的最合適的似然比率檢驗：在原假設下，統計量LR服從自由度為1的X²分布，95%和99%置信度下的臨界值分別為3.84和6.64。根據x²分布的定義，如果估計值LR大於臨界值，就拒絕原假設，即認為估計的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基於核權函數的風險溢出效應檢驗方法

本節將採用Hong（2003）提出的風險－Granger因果關系檢驗方法檢驗WTI和Brent原油市場的風險溢出效應。該方法的核心思想是通過VaR 建模來刻畫隨著時間變化的極端風險，然後運用Granger因果檢驗的思想來檢驗一個市場的大風險歷史信息是否有助於預測另一個市場的大風險的發生。

首先，定義基於VaR的風險指標函數。以下跌風險為例：

Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t）（m=1,2） （4.11）

式中：I（·）為指標函數。當實際損失超過VaR時，風險指標函數取值為1，否則為0。

如果檢驗市場2是否對市場1產生了單向的風險溢出，則原假設為H₀:E（Z_1,t∣I_1,t-1）＝E（Z_1,t∣I_t-1），而備擇假設為H_A:E（Z_1,t∣I_1,t-1）≠E（Z_1,t∣I_t-1），其中I_t-1={Y_m,t-1,Y_m,t-2，…），表示t-1時刻可以獲得的信息集。通過這種轉換，｛ Y_1,t｝和｛Y_2,t｝之間的風險－Granger因果關系就可以看成是｛Z_1,t｝和｛Z_2,t｝之間的均值－Granger因果關系，即計量經濟學模型中廣泛使用的Granger因果關系。

如果H_o成立，即市場2 對市場1不存在單向的風險－Granger因果關系，則表示Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0,

j﹥0。如果對某一階j﹥0，有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）≠0，則表明存在風險－G ranger因果關系。換言之，當一個市場發生大的風險時，我們能用這個信息去預測另一個市場未來可能發生同樣風險的可能性。

現在設VaR_m,t=VaR_m（I_m,t-1，α），m=1,2是市場m在風險水平（即顯著性水平）α下得到的VaR序列，本節引入基於GED分布的GARCH 模型，並利用方差－協方差方法得到該序列。設有T個隨機樣本

並令Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t），m=1,2，則定義Z_1,t和Z_2,t之間的樣本互協方差函數（CCF）為

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式中：

。而Z_1,t和Z_2,t的樣本互相關函數為

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式中：

是Z_m,t的樣本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然後，Hong（2003）提出了基於核權函數的單向風險－Granger因果關系檢驗統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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式中k（·）為核權函數，而且H ong（2003）證明了Daniell核權函數k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最優的核權函數，能夠最大化檢驗效力。該核權函數的定義域是無界的，此時可把M 看作是有效滯後截尾階數；而且當M 較大時，Q₁（M）能夠更加有效地檢測出風險溢出效應的時滯現象。

Hong（2003）同時給出了檢驗雙向風險－Granger因果關系的統計量，其原假設為兩個市場之間任何一個市場均不G ranger－引起另一個市場的極端風險，並且兩個市場之間不存在任何即時風險溢出效應。這表示對於任意階j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0。為了檢驗該原假設，Hong（2003）提出了如下的統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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原假設成立時，Q₁（M）和Q₂（M）在大樣本條件下均服從漸近的標准正態分布。而且，Hong（2003）指出，運用這兩個統計量時，應該使用標准正態分布的右側臨界值。

Ⅸ 在定點 運算中，為了判斷溢出是否發生，可採用雙符號位檢測法，不論溢出與否

溢出判斷，一般用雙符號位進行判斷：

符號位00
表示正數
11
表示負數
結果的符號位為01時，稱為上溢；為10時，稱為下溢

設x和y是4位的有符號數，x=7，y=－7，符號位為雙符號位
用補碼求x+y，x－y
[x]補+[y]補=00
111+11
001=0
0000結果不溢出
[x－y]補=[x]補+[－y]補=00
111+00
111=0
1110結果上溢出。
同理，可以判斷x,y為其他位數的補碼運算溢出。

Ⅹ 什麼是補碼加減運算溢出判別溢出有哪幾種方法並我說明工作原理。

通常有三種表述方式（說法）：
(1)
兩個符號相同的補碼數相加，如果和的符號與加數的符號相反，或兩個符號相反的補碼數相減，差的符號與減數的符號相同，都屬於運算結果溢出。這種判別方法比較復雜，要區別加還是減兩種不同運算情況，還要檢查結果的符號與其中一個操作數的符號的同異，故很少使用；
(2)
兩個補碼數相加減時，若最高數值位向符號位送的進位值與符號位送向更高位的進位值不相同，也是運算結果溢出。
(3)
在採用雙符號位（如定點小數的模4補碼）運算時，若兩個符號位的得值不同（01或10）則是溢出。01表明兩個正數相加，結果大於機器所能表示的最大正數，稱為"上溢"；10表明兩個負數相加，結果小於機器所能表示的最小負數，稱為"下溢"；雙符號位的高位符號位，不管結果溢出否，均是運算結果正確的符號位，這個結論在乘法運算過程中是很有實際意義的。請注意，在採用雙符號位的方案中，在寄存器和內存儲器存儲數據時，只需存一位符號，雙符號位僅用在加法器線路部分。
再次強調，這三種不同說法是對同一個事實的略有區別的表述，實現時用到的線路可以有所區別，但問題的實質是完全一樣的。