一、标准建模语言UML概述面向对象的分析与设计(OOA&D)方法的发展在80年代末至90年代中出现了一个高潮,UML是这个高潮的产物。它不仅统一了Booch、Rumbaugh和Jacobson的表示方法,而且对其作了进一步的发展,并最终统一为大众所接受的标准建模语言。1. 标准建模语言UML的出现公认的面向对象建模语言出现于70年代中期。从1989年到1994年,其数量从不到十种增加到了五
statsmdels.tsa 模块中的 VAR 类。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")学习# encoding: gbkimport pandas as pd
import numpy as np
import arrow
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#
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2024-01-31 22:57:35
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向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger（1987a）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）
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2024-06-07 10:46:21
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MPC matlab demo前言一、模型预测控制的理论（MPC）二、实例代码2.simulink模型总结 前言本文是基于matlab/simulink中的模型预测控制例子的学习记录提示：以下是本篇文章正文内容一、模型预测控制的理论（MPC）模型预测控制在实现过程中有3个关键步骤，一般被称为3项基本原理，分别是预测模型、滚动优化和反馈校正。 1：预测模型：预测模型是模型预测控制的基础。其主要功能
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2023-08-25 16:11:08
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。关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：suo.im/KUWg
1. 数据说明本文使用的数据来自于国家统计局1997年-2012年的年度数据。选取的数据指标为农村居民家庭平均每人纯收入（元），农村居民家庭平均每人消费支出（元）。2. 模型构建模型： 自变量：农村居民家庭平均每人纯收入（元）； 因变量：农村居民家庭平均每人消费支出（元）。 利用MATLAB中的regress函数实现回归分析，具体的代码如下：x = [2090.1, 2162, 2210.3, 2
云模型(1) 模型简介如下图所示(2) 具体云模型如下图所示 有原始数据得到云滴得步骤为： 【1】计算数据Ex En He Ex=mean(x(i,:)) En=mean(sqrt(pi/2)*abs(x-Ex))。注意：mean函数包含了求和然后除以n的运算。 【2】生成Enn x y Enn=En+He .X randn(1)。x=Ex+Enn .X rand
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2023-08-20 16:38:38
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day12知识补充json模块第三方模块requests模块xml知识补充1、python内部为我们也提供很多全局变量
2、在 .py 文件里面；使用 vars() 可以查看python为当前 .py 文件提供的所有的全局变量
3、创建一个空的 .py 文件；使用 vars()；查看全局变量
主要的：
1、 __doc__：.py 文件的注释扩展：
文件的注释；在一个文档的开头用三个
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2023-08-13 22:05:27
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对未来5期CPI数据进行预测，RPI、PPI为解释变量，用R语言实现，很shallow，还请路过的大神指教 实现VAR模型对数据有较多要求，主要分为以下几步 1）平稳性检验，平稳最棒了，不平稳需要检查是否为同阶单整，不是同阶单整可以考虑对数差分化处理，使数据保持平稳，但同时也要注意差分以后的数据是否还具有意义。 2）对于平稳的数据可以做格兰杰因果检验，对于不平稳但同阶单整的数据可以做协整检验。格兰
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2024-01-17 09:22:47
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理解garch模型
Garch小声逼逼一句，学长有毒吧~~让我进金融的东东，我懂个锤子?金融时间序列金融资产的波动是一个非常重要的概念，它与资产的风险直接相关，因此对资产的波动模式进行建模是量化投资中的一个重要课题。一般来讲，波动建模有以下量化投资方向的应用：
期权定价：波动率是影响期权价值的重要因素；
风险度量和管理：在VaR的计算中波动率是主要影响因
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2023-07-27 20:13:54
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导航VaR模型案例：AAPL历史模拟法参数模型分析法非参数bootstrapMonte-Carlo模拟计算参考资料 VaR模型在险价值Value-at-risk的定义为，在一定时期内，一定的置信水平下某种资产组合面临的最大损失，公式为 在持有组合时期内，给定置信水平下，该组合的最大损失不会超过VaR，使用VaR进行风险衡量时，需要给定持有期和置信水平，巴塞尔协会规定持有期标准为10天，置信水平为
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2024-05-28 10:02:05
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按求取方差公式的不同，方差有两种biased（有效估计的方差）和unbiased（
原创
2023-03-20 10:34:24
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统计建模与R软件-第五章 假设检验5.1正常男子血小板计数均值为\(225*10^9/L\)，今测得20名男性油漆工人的血小板计数值（单位：\(10^9/L\)）:220,188 ,162 ,230 ,145 ,160 ,238 ,188 ,247 ,113,126 ,245 ,164 ,231 ,256 ,183 ,190 ,158 ,224 ,175。问油漆工人的血小板计数与正常成人男子有无差
# Python VAR模型预测入门
在时间序列分析中，向量自回归（VAR，Vector Autoregression）模型是一种广泛应用的方法，它可以用于研究多个变量之间的关系，并进行未来值的预测。本文将介绍如何使用Python的`statsmodels`库来构建和应用VAR模型，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是VAR模型？
VAR模型是一种多变量时间序列模型，它通过线性组
原创
2024-07-31 03:35:48
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# Python中var模块实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现"var"模型。以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2 | 定义数据集 |
| 步骤3 | 创建var模型 |
| 步骤4 | 拟合模型 |
| 步骤5 | 可视化结果 |
| 步骤6 | 进行预测 |
原创
2023-10-29 09:18:09
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若是论正经的变量声明关键词，不抬杠那些 function 、class 等，在 ES6 之后，存在三个constletvar推荐程度从上至下var 作为一名老牌选手，陪着 JavaScript 出生到现在，但是它是存在问题的，当然在 ES6 之前，那是没得选，毕竟是声明变量唯一的存在触目可及的一些问题提升全局属性重复声明没有块级作用域提升使用 var 声明时，会将声明语句提升至当前作用域的顶部，这
目录1. VAR 模型的介绍2. TVP-VAR 基本原理3. matlab 命令4. TVP-VAR 模型的应用4.1 模型估计结果4.2 等间距脉冲响应结果4.3 分时点脉冲响应5. 参考文献1. VAR 模型的介绍我们在利用计量经济模型做实证分析时，通常会以某个经济理论为依据，在此基础上借助计量模型刻画经济变量之间结构上的关系。事实上，对于实际经济中的某些问题，我们可能并不关心经济变量之间的
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2024-02-06 13:32:33
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1.文章主要内容文章主要介绍了动态因子模型的理论与应用。主要讲述了动态因子模型的三个分支： 1.动态因子模型的预测：是一种大模型预测的形式，AR模型预测仅基于自身趋势的预测，SVAR可以加入其他变量，进行动态预测，但是SAVR模型加入过多变量会受到自由度限制。因此，当考虑一个因素受到多种因素共同影响时（因子数量应该大于多少，书中未提出衡量标准），应该考虑使用动态因子模型进行预测。 2.FAVAR模
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2024-06-07 17:03:10
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计量经济学方法（An Econometric Approach）下的VaR计算 目录 1 基于innovation服从高斯分布下的算法——将ARMA序列转化为MA(∞)序列1.1 unit root检验与处理对于非平稳时间序列，我们可以从它的ACF图就能判断，即会存在很大的相关性。但判断其是否需要差分等处理则需要用更正式的统计检验。之所以要求序列平稳
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2024-04-28 15:48:05
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一、var和let的区别1、var是函数作用域，let是块级作用域。在函数中声明了var，整个函数内都是有效的，比如说在for循环内定义的一个var变量，实际上其在for循环以外也是可以访问的。而let由于是块作用域，所以如果在块作用域内定义的变量，比如说在for循环内，在其外面是不可被访问的，所以for循环推荐用let。for (var i = 0;i<10;i++){}
consol
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2024-08-11 21:25:33
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