如果你需要购买磨粉机，而且区分不了雷蒙磨与球磨机的区别，那么下面让我来给你讲解一下： 雷蒙磨和球磨机外形差异较大，雷蒙磨高达威猛，球磨机敦实个头也不小，但是二者的工
随着社会经济的快速发展，矿石磨粉的需求量越来越大，传统的磨粉机已经不能满足生产的需要，为了满足生产需求，黎明重工加紧科研步伐，生产出了全自动智能化环保节能立式磨粉
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为了研究金融资产价格波动的规律性,本文以我国开放式股票型基金利用GARCHVaR模型来对其风险进行度量,通过模型计算得到基金的预测值,并对比基金的真实历史数据来表现模
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简言之,VaR是预测在一定置信区间内,有价证券发生不超过某一目标区域范围的最大损失。 经过近20 年的发展,VaR模型如今不仅高频得出现在有价证券风险的理论分析和实际投资之
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为了研究金融资产价格波动的规律性，本文以我国开放式股票型基金利用GARCHVaR模型来对其风险进行度量，通过模型计算得到基金的预测值，并对比基金的真实历史数据来表
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本文选取三只不同投资风格的开放式基金,基于广义自回归条件异方差GARCH模型,使用标准t (d)分布拟合方法分别计算各个基金的VaR值,结果表明三只样本基金的收益率序列都具有
摘 要:选取我国开放式基金中的15支股票型和混合型基金做为研究样本,采用garchvar模型进行风险度量研究,并通过var风险值的计算来衡量开放式基金的风险,同时将适合拟合金融
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金融市场风险是证券投资基金面临的最大风险,而风险价值(Value at Risk, VaR)则是当前世界上最先进的金融市场风险管理的技术之一,它是一种利用统计思想对金融市场风险进行估
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摘要： 开放式基金作为一种收益共享、风险共担的集合投资工具,日益受到投资者的青睐本文首先对开放式基金传统的风险度量方法,以及Bangia、Diebold、SchuermannStroughair
2007年1月1日 — 采用投资收益的方差或标准差来度量开放式基金投资风险的方法有较大的弊端,而采用VaR模型分析投资风险具有直观、简便的优势华安创新基金投资风险实证分析
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2021年1月29日 — 本文基于Monte Carlo—VaR模型,以2020年6月之前的数据作为研究区间,对我国不同类型开放式基金进行VaR计算,并对比风险价值与回溯结果研究发现,Monte
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“基于vargarch模型的开放式基金风险实证分析”出自《商业经济研究》期刊2011年第20期文献，主题关键词涉及有var、garch模型、开放式基金等。钛学术提供该文献下载服务。
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目前，VAR 模型的两个重要扩展，其一是 Garratt et al （2006） 提出 的全局向量自回归模型 （Global Vector Auto Regressive Model，简称 GVAR），采用了前沿的全球宏观 经济建模技术，建模方法包括时间序列、面板数据和因子分析方法等，广泛应用于政策分析、风险
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实际上，多维时间序列模型的另一个重要的模型是结构向量自回归模型， 本章将一般的 VAR 模型拓展到经济金融领域经常用到的结构性（Structural）动 态模型，即“结构向量自回归模型” （SVAR），并介绍了缩减式的 VAR 模型与 结构式的 VAR 之间的本质联系。
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2024年6月6日 — VaR模型的基本思想是：在正常市场条件和一定的概率水平下，预期在一定时间内，资产或投资组合价值的最大损失不会超过某个特定的金额。这个特定的金额就是VaR值。如果VaR值是正数，表示可能的损失；如果是负数，则表示可能的收益。
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2024年4月25日 — 基于拟合模型预测VaR 现在预测VaR。 模拟Xt的未来轨迹并计算相应的VaR 模拟序列，估计每个模拟路径的VaR（注意quantile()这里不能使用，因此我们必须手动构建VaR）并计算VaR \alpha的bootstrap置信区间。 结果对比 最后，我们显示所有结果。
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2024年6月29日 — 文章浏览阅读21k次，点赞36次，收藏22次。var模型主要是考察多个变量之间的动态互动关系，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的动态影响。这种动态关系可通过格兰杰因果关系、脉冲响应以及方差分解来进一步明确和可视化。 var模型主要研究内生变量之间的关系，内生变量就是参与模型并由
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2021年4月19日 — 来源：机器学习实验室机器学习Author：louwillMachine Learning Lab本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林
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2020年12月8日 — 前言 Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的，所以，只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用了，因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019，所以我不需要重头安装Visual Studio2019
来自微信公众号：AI前线 作者 Jason Brownlee 译者 Sambodhi 策划编辑 刘燕 原文链接：请点击 文章仅用于学习交流，如有侵权请联系删除机器学习涉及到机器学习 算法和模型的使用。对于初学者来说，这很
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2024年6月24日 — 文章浏览阅读24k次，点赞29次，收藏38次。向量自回归模型（VAR）是一种用于分析多个时间序列变量之间相互关系的统计模型。本文详细介绍 VAR 模型在 STATA 中的具体操作步骤，并结合一个实际案例进行展示。var模型的建模步骤
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2024年1月29日 El valor en riesgo (VaR) es una métrica financiera clave que se utiliza para evaluar el riesgo de las carteras de inversión En esta guía 2024 profundizamos en los métodos de cálculo del VaR y su
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2020年4月2日 3101 极大似然估计与贝叶斯估计的基本逻辑 本文仅简单阐述极大似然估计和贝叶斯估计的基本原理和逻辑，对背后的复杂数理知识，请参考教材和博客。 31011 极大似然估计 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）就是选择参数 来最大化如下的似然函数（Likelihood），其原理比较简单：
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2022年12月5日 自回归积分移动平均模型（ARIMA）是一种有效的时间序列分析和预测方法，通过结合自回归、差分和移动平均三种模型的优势，可以更好地捕捉时间序列的动态特征。在实践中，结合数据的具体特征和目
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文章浏览阅读94w次，点赞166次，收藏11k次。VAR（向量自回归）模型是基于数据统计性质建立起来的模型，它把系统中的每个内生变量作为系统里所有其它内生变量滞后值的函数进行构建模型，从而把单变量的自回归模型推广到了多元时间序列组成的向量自回归模型。
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本文中的代码可直接运行。XGBoost模型构建+SHAP解析Python代码——用XGBoost模型实现机器学习并进行黑箱过程解析。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一个基于梯度提升（Gradient Boosting）框架的增强算法，广泛应用于分类、回归、排序等任务。信用风险评估销售预测病毒检测图像识别。
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2024年2月28日 Konsep Value at Risk memiliki aplikasi yang luas dan dapat digunakan untuk mengukur kerugian maksimum yang dapat ditimbulkan melalui proyek atau investasi apa pun Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menghitung VaR Beberapa metode utama dibahas di bawah ini 1 Metode historis Metode historis adalah metode
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2023年10月27日 文章浏览阅读35k次。文章探讨了arima模型和其扩展版arimax模型在时间序列预测中的作用，特别是在冰淇淋消费数据上的实践。arimax模型结合了额外的预测变量，如家庭收入和平均温度，以提升预测准确性，并利用回归残差的自相关性。数据集包含30个观测值，涵盖了1951年至1953年的消费、收入和温度
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2024年3月16日 文章浏览阅读36k次，点赞29次，收藏27次。本文详细解释了模型、算法、模型结构、数据模型和训练在机器学习中的定义和关系，涵盖了算法的一般定义、机器学习算法的特点，以及不同类型的模型如线性模型、决策树、支持向量机等。同时讨论了算法和模型的区别，以及训练过程在模型构建中的
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2024年6月22日 一、KNN算法简介 （参考周志华的西瓜书） KNN算法又称k近邻分类(knearest neighbor classification)算法。它是根据不同特征值之间的距离来进行分类的一种简单的机器学习方法，它是一种简单但是懒惰的算法。他的训练数据都是有标签的数据，即训练的数据都有自己的类别。
2024年2月17日 概述 在ui自动化测试中，pom模式是一种设计思路，它的核心思想是方法的封装。它将方法类和页面元素进行分离，增强了代码的可维护性。值得注意的是，这种分层的设计模式，最好也是从线性代码开始，逐步将代码进行升级，最后形成以pom设计思路为核心的自动化测试框架。
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2 天之前 风险价值 (var) 风险价值 (var) 是一种金融指标，用于估计特定时间段内公司、投资组合或头寸的金融风险水平。 该指标提供了一个预期最大损失的指示，该损失在给定的置信水平（基于 z 分数）下，是由于市场波动造成的。
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2024年6月2日 VaRは特定の期間内に、ある信頼水準で発生しうる最大損失額を示すものである。VaRの計算にはいくつかの方法があり、それぞれ異なる前提条件と計算手法を持つため、信頼性にも差異が生じる。主
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2021年1月23日 近年来，国内的电信诈骗案件呈愈演愈烈之势，本文以某省电信公司简化版本的防诈骗模型为案例，利用python机器学习工具，使用随机森林算法，从数据处理、特征工程、到反诈骗模型的模型的构建及评估等完整流程进行一个简单的记录和介绍。流程图 环境设置、模块加载 # coding: utf8 import os import
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2 SAM表的数学原理 备注：由于编辑的局限，本文变量后的括号代表变量的下标。例如：p(s)、t(fs)、c(fs)等。 我们假定所有的经济主体，企业和居民都是理性的，当外部冲击扰动发生后，一般均衡理论框架下的价格和数量将会发生什么样的变化？
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Var(x)定义为概率密度函数f的二阶矩，给出了x的方差。方差（英语：Variance），应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。
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2023年11月28日 风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。
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2013年6月26日 VaR，即Value at Risk,它是一种定量衡量风险的指标。在险价值是指在一定概率下，某种投资组合在某段时间 内的最大损失。VaR的方法有：历史模拟方法，正态方法，蒙特卡洛方法，压力测试法。VaR方法可以有效测算出金融市场正常波动下资产组合的市场风险，但金融市场极端事件时有发生，市场价格
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2019年9月8日 金融分析与风险管理——风险价值（VaR）1风险价值（VaR）简述11 Python可视化风险价值2VaR值的测度方法21 方差协方差法22 历史模拟法23 蒙特卡洛模拟法3回溯检验4 压力测试5 压力VaR 1 风险价值（VaR）简述 风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价
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很多刚入门ai产品经理的伙伴，对于机器学习中的模型和算法的概念比较模糊。机器学习过程中，非常重要的4部分：数据、模型、算法、训练策略。数据集和训练策略很好理解。模型和算法在概念上稍微有些相似，同时在很
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1 定义var模型除了分析自身滞后项的影响外，还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小，正负以及持续时间var模型的具体步骤1先检验序列的平稳性，看序列是否平
2023年2月6日 garch 模型是在金融风险建模和管理中用于预测 var 和条件 var 等金融风险度量的最广泛使用的模型之一。 GARCH 模型是 ARCH 模型的广义版本。 具有旨在捕获波动率聚类的 p 滞后项的标准 ARCH(p) 过
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2024年4月11日 文章浏览阅读632次。tvpvardy模型r语言软件包代码及word操作手册基于TVP －VAR。可以输出总溢出指数、各个指标溢出情况、各个指标溢入情况。已成功采用该代码得出8个金融市场间的溢出效应结果。、各个指标净溢出数据和图形。模型算出dy溢出指
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文章浏览阅读27w次，点赞72次，收藏331次。1摘要MCMC,也称为马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo)方法，是用于从复杂分布中获取随机样本的统计学算法。正是MCMC方法的提出使得许多贝叶斯统计问题的求解成为可能。MCMC方法是一类典型的在编程上容易实现，但原理的解释和理解却相对困难的统计
2023年7月14日 在TVPSVVAR模型中，波动率通常是基于过去的观测值进行估计的，因此模型对于市场风险的反应更加敏感。 VAR代表向量自回归(Vector Autoregressive)，它是指模型中的多个变量相互影响、相互回归。VAR模型可以用来描述多个时间序列变量之间的动态关
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2024年4月25日 第七章 向量自回归和误差修正模型 一 单位根检验 二 两种分析思路 思路一 var与svar模型及应用 思路二 协整检验及向量误差修正模型(vec) var/svar建模 第一步：请点建立初始var 第二步：请点初始var模型检验 第三步：请点确定最终的var 第四步：请点在最终的var基础上建立svar(可做可不做，建议做)
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2024年6月4日 Value at Risk (VaR) can determine the extent and probabilities of potential losses and measure the level of risk exposure
全卷积网络结构 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了
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文章浏览阅读861次，点赞2次，收藏4次。本文介绍了如何在r语言中构建和应用向量自回归（var）模型进行时间序列分析。通过加载相关r包，创建数据集，假设数据平稳，拟合var模型，进行预测和分析，展示了var模型在理解变量间动态关系和预测方面的实用性。
