摘要：波动性(Volatility)是证券市场的一个重要特性,是数量经济学和统计科学面临的最重要问题之一,与金融市场的功能,稳定性密切相关,在金融资产定价和资产配中处于十分总要的位置,是体现资本市场价格行为,质量和效率的有效指标之一.对于一个发展比较成熟的资本市场而言,应该有比较适度的微小波动,而频繁和波幅过大的震荡不仅对投资者做出正确的投资组合策略不利,也会危害整个金融市场的健康,稳定和发展,甚
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2024-06-23 13:53:45
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Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以帮助我们用很快的速度去处理大规模数据，可以用于全文检索、结构化检索、推荐、分析以及统计聚合等多种场景。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎库Apache Lucene 基础上的分布式搜索引擎，Lucene最早的版本是2000年发布的，距今已经18年，是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架，众多搜索领域的系统都基于
简介可计算的一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型作为政策分析的有力工具，经过30多年的发展，已在世界上得到了广泛的应用，并逐渐发展成为应用经济学的一个分支。CGE模型经常被用来分析税收、公共消费变动，关税和其他外贸政策，目前已被广泛应用于财税、国际贸易、环境与自然资源、行业与区域经济、农业、能源与气候变化、金融等领域。CGE模型最重要的成功在于它在经
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2024-04-30 17:09:52
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# Python中的EGARCH模型：理解与应用
## 引言
在金融领域，波动性是一个重要的指标，投资者和分析师通常需要对资产价格的波动性进行评估和预测。传统的GARCH（广义自回归条件异方差）模型在分析时序数据的波动性时表现良好，但在捕捉不对称性和长期记忆等特征方面存在一定的局限性。此时，扩展的GARCH模型——EGARCH模型一定会成为你分析的有力工具。
## 什么是EGARCH？
E
今天是学习Python的第五天，学习的内容是字符串和序列。Python 字符串 字符串有几种表达方式，可以使用单引号或双引号括起来： Python中使用反斜杠转义引号和其它特殊字符来准确地表示。 如果字符串包含有单引号但不含双引号，则字符串会用双引号括起来，否则用单引号括起来。对于这样的输入字符串，print() 函数会产生更易读的输出。 跨行的字面字符串可用以下几种方法表示。使用续行符，即在每行
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2024-06-24 21:16:43
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之前收集到一个关于纽约市全年出租车的数据集，于是想到，我们是不是可以用这个数据集来研究一下纽约市中各个社区之间的关联度？为了研究这个问题，就需要使用python来建立一些图论模型。igraph是python/R等语言中常用的建立图模型的模块。接下来首先对igraph模块做一个简要介绍，然后对纽约市的出租车数据进行建模。一、igraph首先我们导入所需的包 import 创建图：
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2023-09-12 16:32:18
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大家好，我是带我去滑雪！ 向量自回归（VAR）模型和误差修正模型（ECM）是时间序列分析中常用的两种模型，它们用于研究多个变量之间的动态关系。VAR 模型适用于研究多个相关变量之间的相互影响和动态关系，特别是在没有明确的因果关系方向时。ECM 是基于向量自回归模型的一种扩展，旨在处理协整关系。协整关系表示变量之间存在
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2024-06-15 09:46:31
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MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats=regstats(…)stats=regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵)，它是的矩阵。默认情况下，regstats
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2024-03-25 06:06:12
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全者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-C
原创
2022-12-05 05:38:19
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原创
2022-11-21 10:32:52
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预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性
原创
2021-05-19 22:13:50
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=20666预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中，我将解释如何将GARCH，EGARCH和GJR-GARCH模型与Monte-Carlo模拟结合使用，以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性预测和信号分析方法因其在特征提取和分类中...
原创
2021-05-12 13:54:34
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目录一、BS模块介绍 二、分析页面架构三、代码实现四、结果展示五、总结思路一、BS模块介绍 Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、
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2023-10-05 14:13:23
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1.9 分布分布是ARCH模型的最后一项。1.9.1正态分布class arch.univariate.Normal(random_state=None)[source]ARCH模型中的标准正态分布bounds(resids)[source]Parameters:resids (ndarray) – 计算界限时使用的残差Returns:bounds – 包
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2023-09-06 17:13:46
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PS：本文以官方文章的内容为主，并尝试加入一些自己的理解。3.1 对象(s)，价值(s)和类型(s)。对象是python绝对数据类型，所有python program中的数据,或者被对象所代表，或者被对象之间的联系所代表。(某种意义上，符合冯.诺依曼“可储存可编程计算机”的模型，code也可被对象代表)每一个对象都有一个identity，一个类型和一个值。一个对象的identity，一旦对象被创造
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2023-10-10 10:29:58
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一、PO模式是什么？
1.1、页面对象模型(PO)是一种设计模式，用来管理维护一组web元素的对象库
2.2、在PO下，应用程序的每一个页面都有一个对应的page class
1.3、每一个page class维护着该web页的元素集和操作这些元素的方法
1.4、page class中的方法命名最好根据对应的业务场景进行，例如登录，
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2024-04-10 09:04:19
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"""对钙信号的动力学进行建模，AR模型。"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
length = 500
time = range(length)
gamma = 0.99
c0 = 1
# st = np.random.poi
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2023-06-04 21:54:09
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目录一. SEIR传染病模型二. SEIR模型的延伸——SEIDR模型三. 模型延伸——影响因素1：疫苗接种四. 模型延伸——影响因素2：政府管控五. 模型延伸——影响因素3：病毒变异写在前面：需要源代码的小伙伴可以移步到我的GitHub仓库https://github.com/moyuweiqing/SEIR-Model-extension 中进行获取一. SEIR传染病模型
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2024-03-13 22:57:53
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数据文件可在github：http://github.com/aarshayj/Analytics_Vidhya/tree/master/Articles/Time_Series_Analysis 中下载#1.导入包import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.p
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2023-05-26 15:19:54
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目录1. 概述介绍2. Benchmark APP介绍 2.1 Benchmark APP2.2 Benchmark APP命令格式3. Benchmark 裸机实例演示3.1 模型准备3.2 提交任务到边缘节点3.3 绘制结果4. Benchmark容器化实例演示5. 总结1. 概述介绍 &nbs
