在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。近年来，Copula模型作为一种灵活的统计工具，已经被...

本文描述了帮助客户使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法通过贝叶斯方法估计基本的单变量随机波动模型，就像Kim等人（1998年）所做的那样。

我们将从行业趋势与细分领域研究入手，深入探讨3C数码商用品、母婴营养品以及AI数字人产业在电商领域的发展状况。同时，我们也将关注社交媒体与电商文化的交融，分析“破次元”等数字社交现象对电商营销的影响。此外，内容营销作为电商领域的重要策略之一，我们也将通过餐饮行业在抖音平台的营销案例，探讨内容营销与电商...

首先，在考研中，受到新冠疫情影响，考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距（今年人数只有370多万，并没有突破400万大关），本次研究帮助客户需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。

数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。

2022年，全球手游下载量同比增长10%，达到617亿次下载，相较于2021年增长高出2个百分点。然而与2018年至2020年平均30%的增长相比，整个手游市场从2021年开始结束了高速增长，进入了平稳阶段。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末65份手游相关行业研究报告。

随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响。综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处理的成本。因此，探索和预测全国污染物综合利用量数据，对于制定相关政策和促进可持续发展至关重要。

在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质。随着数据分析技术的不断发展，R语言已成为生态学家们进行数据分析的首选工具之一，而GLMMs在R语言中的实现与应用也日益受到关注。

智能汽车的崛起，正在逐步颠覆整个汽车行业的传统生态，引领着行业向一个全新的发展方向迈进。通过融合计算机、传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等多项高新技术，智能汽车不仅展现出了强大的技术实力，更在实际应用中取得了显著的成果。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末427份人工智能汽车相关行业研究...

在近年来，随着医保开支的节约和医药资源下沉的政策导向下，借助于人工智能、互联网等科技的持续创新，医药数字营销行业得以迅猛发展。在这个大环境下，数字营销企业不断探索新的策略模式，持续提升营销的精准度，积极寻找有效途径以帮助医药企业降低成本、提高效率，同时为医生提供全面的学术解决方案，最终帮助患者提...

近年来，我国汽车出口需求旺盛，并保持强劲增长趋势，至2023年一季度，汽车出口总量首超日本，中国汽车“破浪出海”正当时。本报告合集旨在通过梳理中国汽车的出海背景，分析汽车厂商出海的现状及特点，洞察中国汽车出海的风险与挑战，并对市场机会、趋势等内容进行讨论。

Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型

在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种强大的工具，用于探索变量之间的关系并预测未来的结果。其中，套索回归（Lasso Regression）是一种线性回归方法，特别适用于解决高维数据和过拟合问题。它通过引入正则化项来限制模型复杂度，从而在保持模型预测能力的同时，降低模型的方差。

全文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于北京房价的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化目的人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子人口众多独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更多的空间我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任...

点模式分析（点格局分析）是一组用于分析空间点数据的技术。在生态学中，这种类型的分析可能在客户的几个情境下出现，但对数据生成方式做出了特定的假设，因此让我们首先看看哪些生态数据可能与点模式分析相关或不相关。

全文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于Rasch的研究报告，包括一些图形和统计输出。几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。三种最常见的估算方法是： {代码...} {代码...} {代码...} 阅读后，我决定尝...

原文链接： [链接]原文出处：拓端数据部落公众号 我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项。读取数据 {代码...} \查看部分数据 {代码...} \  {代码...} 可以构造一个相对复杂的 LOWESS 模型（span参数取小一些），然后和一个简单的模型比较，如： {代码...} 散点图分为两部分我们可以...

数字经济正在全球范围内崭露头角，成为驱动经济增长的重要引擎。随着中国经济的转型升级，数字经济以其创新引领和高效便捷的特性，成为推动经济转型升级的核心动力。

原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图： {代码...}   我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。 {代码...} 温度影响的多项式函数来自下图（去除线性趋势后的消耗序...

随着全球化的浪潮不断涌动，中国企业正处于全球聚光灯下。从以往的可选项到如今的必选项，企业的全球化已成为时代发展的必然趋势。过去十年间，中国企业全球化的步伐加快，通过技术创新、资金支持和本土化策略等手段，积极拓展全球市场。在制造业、数字经济等多个领域，中国企业凭借独特的竞争优势，脱颖而出，成为全球...

随着科技的不断进步和消费者需求的日益多样化，2024年的中国市场将迎来一系列重要的变革与机遇。在消费电子和家电行业，中国作为全球重要的制造基地，将继续引领创新潮流，推动产品智能化、环保化和健康化的发展。同时，ESG消费理念的普及将推动企业更加注重可持续发展，满足消费者对环保和社会责任的需求。阅读原文，获...

通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。另...

本文中所说的制造业数字化转型，指的是在制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，将新一代信息技术应用到制造企业的设计、生产、管理、销售及服务的每一个环节中，并可以以每一个环节中产生的数据为基础，展开控制、监测、检测、预测等生产经营活动，从而在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率...

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...

这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。您可能已经知道，估计利率期限结构是任何资产定价的关键，因此对投资者和政策制定者起着重要的作用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

在科技浪潮的推动下，人工智能行业正在经历着前所未有的变革与发展。从自然语言处理到数字社交，再到AI数字人、绿色智能制造等多个领域，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各个角落。然而，这一过程中也伴随着新的挑战和问题，如就业影响、隐私保护、伦理安全等。

随着用户数量和项目数量的增加，数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此，本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。

在近年来，随着医保开支的节约和医药资源下沉的政策导向下，借助于人工智能、互联网等科技的持续创新，医药数字营销行业得以迅猛发展。在这个大环境下，数字营销企业不断探索新的策略模式，持续提升营销的精准度，积极寻找有效途径以帮助医药企业降低成本、提高效率，同时为医生提供全面的学术解决方案，最终帮助患者提...

本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。

在统计建模过程中，经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。在尝试估计参数或进行预测时，空间自相关性可能会导致结果产生偏差。INLA（Integrated Nested Laplace Approximation，集成嵌套拉普拉斯近似）是一种在潜在高斯模型中，包括具有空间成分的模型，进行贝...