建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24498原文出处：拓端数据部落公众号在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型[]()让  是因变量和  未观察到的对数波动率 . 随机波动率模型定义如下 区制变量  遵循具有转移概率的二态马尔可夫过程 表示均值的正态分布  和方差 .BUGS语言统计模型[]()文件“ssv.bug”的内...

本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。

随着科技的不断进步和全球化的深入发展，各行各业都面临着前所未有的机遇与挑战。从零售业的变革到美妆行业的崛起，从消费者行为的转变到营销策略的创新，每一个领域都在不断地演进和重塑。在快速变化的市场环境中，消费趋势的洞察对于企业和品牌来说至关重要。它们不仅影响着产品策略的制定，也直接关系着品牌的市场竞...

时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言，能够准确预测股票价格的变动趋势，不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策，还能够在风险管理中占据有利地位。

因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器

金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为引领新一轮产业革命的核心力量。2024年，中国的人工智能产业继续保持蓬勃发展的态势，不仅在理论研究和技术创新上取得了显著突破，更在各行各业的应用中展现出了强大的生命力和广阔的市场前景。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末204份人工智能AI相关行业研究报告。

神经网络作为一种强大的机器学习算法，具有强大的非线性映射和学习能力，能够处理复杂的模式识别和数据分类问题。在亚马逊评论分析和学生成绩分析中，BP神经网络能够基于填充后的完整数据，提取出隐藏在数据中的有用信息，进而实现关键词识别、成绩预测等目标。

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅完整资料。我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。什么是主题建模？主题模型是一套算法...

鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个creditDefaultCopula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。潜在变量由一系列加权潜在信用因子以及每个债务人的特殊信用因子组成。潜在变量根据其默认概率映射到每个方案的债务人的默认或非默认状态。该creditDefaultCopula对象支持投资...

只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回...

通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。

2023年，我国社会消费品零售总额同比增长7.2%，呈现出稳健而强劲的增长态势。与此同时，最终消费支出对经济增长的贡献率显著提升，达到了82.5%，比去年提高了3.1个百分点，这进一步凸显了消费在驱动我国经济发展中的核心作用。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末476份消费相关行业研究报告。

当今社会，“信用”越来越多的人们关注个人或企业，有望获得最高的信用评分，以享受更多的信贷额度，更优惠的利率。 那么我们如何评分信用，并使我们的客户可视化？

对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中，构造RAROC指标来评价基金业绩，检验该评价指...

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型（当然也涉及更广泛意义上的QRM）来拟合和预测风险价值（VaR）。从ARMA-GARCH过程模拟（log-return）数据我们考虑使用t 分布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程。模拟一个序列（用于说明目的）。 {代码...} 作为一个完整性检查，让我...

本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法

在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关，这表明需要相关数据模型。由于用户，分析在统计上具有挑战性

从回归模型的结果来看，三个自变量对因变量都有显著的意义。其中，area有正向的影响。而其他两个变量是负向的影响。从r方的结果来看，达到了0.895，模型具有较好的解释度。

在过去的十年里，中国美妆市场持续增长，展现出巨大的活力和潜力。2023年，护肤与彩妆两大品类市场规模分别突破1700.9亿元和1193.5亿元，引领市场潮流。国货美妆品牌在面膜、精华等领域表现出色，彩妆品类亦迅猛增长，底妆增速尤为亮眼，高达22.4%。这些品牌凭借高品质、中国特色成分及对中国文化的弘扬，赢得了消费者的...

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子...

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 我将通过以下步骤：探索性数据分析（EDA）问题定义（我们要解决什么）变量识别（我们拥有什么数据）单变量分析（了解数...

该模型以珊瑚覆盖层为因变量（elkhorn_LAI），草食动物种群和深度为固定效应（c。urchinden，c.fishmass，c.maxD）和调查地点作为随机效应（地点）。 。 注意：由于食草动物种群的测量规模存在差异，因此我们使用标准化的值，否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量的对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。

游客不仅是旅游服务质量的最终评判者，还是旅游业的界定者、城市旅游的评价者，更是塑造国家级和世界级旅游城市的关键力量。他们的满意度直接揭示了旅游发展的动力与方向，为旅游城市的建设指明路径。2011年，我国荣获联合国世界旅游组织政策管理创新一等奖，开创先河。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末145份旅...

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？

在疫情后的时代，中国的消费市场正在逐步复苏。政策和社会共同努力，全面提振消费者的信心。与此同时，供给侧正在采用新的内容营销模式，品牌、电商直播和信息平台注重科普专业知识，将品质和创新作为核心竞争力。居民消费已经进入科学消费时代，正确的消费决策和提高生活质量已成为消费者的主要需求。阅读原文，获取专...

纵观人类进化史，制造和使用工具无疑是我们发展进程中的一大里程碑。而在当今时代，如何更好地利用AI工具已成为社会各个层面——从产业应用到日常生活、学习工作——热议的焦点。特别是随着大模型和生成式AI技术的崛起，它们强大的数据处理、学习泛化及内容生成能力，极大地推动了各行业智能化进程，为AI技术在各个领域的应...