1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/141441455 2、代码特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 3、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理 数据区间：201301-202404 时间跨度：月度数据 包含指标：统计月度、地区编码ID、城市代码、城市名称、AQI 、R范围、空气质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3

### Matlab：DY溢出指数代码及原数据解析 #### VAR模型概述 本文旨在介绍如何使用MATLAB实现一种简化形式的向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR），并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。VAR模型是一种广泛应用于经济和金融时间序列分析中的统计工具，它允许我们研究多个时间序列之间相互作用的方式。 ### 简化形式的VAR模型 简化形式的VAR模型可以表示为： \[ y_t = \nu + A_1 y_{t-1} + A_2 y_{t-2} + \ldots + A_p y_{t-p} + u_t \] 其中： - \( y_t \) 是 \( k \) 维的内生变量向量。 - \( A_i \) 是 \( k \times k \) 的系数矩阵。 - \( u_t \) 是误差项。 该模型可以通过等价的形式转化为VAR(1)模型： \[ Y_t = v + A Y_{t-1} + U_t \] 其中： - \( Y_t = \begin{bmatrix} y_t \\ y_{t-1} \\ \vdots \\ y_{t-p+1} \end{bmatrix} \) - \( A = \begin{bmatrix} A_1 & A_2 & \ldots & A_{p-1} & A_p \\ I_k & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & I_k & \ldots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & I_k & 0 \end{bmatrix} \) ### 移动平均表示法 如果假设VAR(p)过程是稳定的，则其移动平均表示可通过连续替换得到。具体来说，\( Y_t \) 可以表示为： \[ Y_t = A(L)^{-1} \nu + A(L)^{-1} U_t = A(L)^{-1} \nu + \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i U_{t-i} \] 其中： - \( A(L)^{-1} = \sum_{i=0}^{\infty} \Phi_i L^i \) - \( \Phi_i = J A_i J' \)，其中 \( J = [I_k, 0_{k \times k(p-1)}] \) - \( \Phi_0 = I_k \)，且对于 \( i > 0 \)，有 \( \Phi_i = \sum_{j=1}^{i} \Phi_{i-j} A_j \) ### 预测误差方差分解(FEVD) 预测误差方差分解（FEVD）是用来分析每个外生冲击对预测误差方差的贡献程度的方法。对于水平 \( h \) 处的预测误差 \( y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} \)： \[ y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} = \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i u_{t+h-i} \] 其中 \( \Sigma_u = E(u_t u_t') \) 是误差项的协方差矩阵。如果 \( \Sigma_u = P \Sigma_w P' \)，其中 \( \Sigma_w = I_K \)，则 \( \Theta_i = \Phi_i P \)。 ### DY溢出指数 Diebold 和 Yilmaz (2009) 提出了溢出指数来衡量跨企业、市场或国家的溢出效应。溢出指数定义为： \[ \text{Spillover Index} = \frac{\sum_{k,j \in \{1..K\}, k \neq j} \text{FEVD}_{kj}(h)}{\sum_{k,j \in \{1..K\}} \text{FEVD}_{kj}(h)} \] 其中，\( \text{FEVD}_{kj}(h) \) 表示第 \( j \) 个冲击对第 \( k \) 个变量在水平 \( h \) 上预测误差方差的贡献。通过构造迪伯德-伊尔马兹连通性表（FEVD 表），可以直观地理解这些贡献。 ### 方向性连接 在迪堡和伊尔马兹的工作中还提出了方向性连接的概念，用于衡量不同实体之间的信息流动方向。例如，从其他国家到国家 \( i \) 的总方向性联系 \( C_i \leftarrow \ast \) 定义为： \[ C_i \leftarrow \ast = \sum_{j=1, j \neq i}^N dH_{ij} \] 同时，与其他国家的完全定向联系 \( C_\ast \leftarrow j \) 定义为： \[ C_\ast \leftarrow j = \sum_{i=1, i \neq j}^N dH_{ij} \] ### 广义VAR框架下的FEVD 在广义VAR方法中，FEVD 在视界 \( h = H \) 处的计算如下： \[ dH_{kj} = \sigma_j^{-1} \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_j^2 / \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_k e_k \] 其中 \( e_k \) 是 \( I_K \) 的第 \( k \) 列。然而，这种广义FEVD不保证行和或列和为1，因此，迪堡和伊尔马兹 (2012) 建议进行归一化处理。 ### 总结 本文介绍了如何在MATLAB中实现一种简化形式的VAR模型，并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。通过上述介绍，我们可以了解到VAR模型在经济和金融领域的应用，以及如何利用MATLAB工具包进行数据分析。DY溢出指数能够帮助我们更好地理解和量化不同实体之间的相互作用和信息流动。此外，文中还讨论了不同的FEVD计算方法，包括传统的乔莱斯基分解和广义VAR框架下的FEVD计算方法，这为我们提供了更多的选择和灵活性。 VAR模型及其扩展在现代经济和金融分析中扮演着重要的角色。通过MATLAB实现这些模型可以帮助研究人员深入理解数据背后的模式和关系。

Python分省份百度指数词条热度日数据爬取

标准干旱指数SPI计算程序，对干旱进行分级的指数

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

基于投资者行为传染的中国股市指数模型的实证研究，王千杭，严定琪，投资者行为传染及其对市场的影响，是当前行为金融学乃至金融学研究领域的热点问题之一。本文借鉴传染病模型的建模思想，结合动力

在软壁AdS / QCD模型中研究了手性相变在临界温度下的临界性，该模型具有两种，三种简并的风味（N f = 2、3）和两种轻度加一种较重的风味（N f = 2 +1）。 结果表明，在夸克质量平面（m u / d-m s）中，手性相变在某一临界线上为二阶，由此整个平面分为一阶和交叉区域。 数值和解析地提取了描述手性冷凝物沿温度轴和夸克质量轴的临界行为的临界指数β和δ。 模型给出了值β= 1 2，δ= 3 $$ \ beta = \ frac {1} {2}，\ delta = 3 $$和β= 1 3，δ= 3 $$ \ beta的临界指数 = \ frac {1} {3}，\ delta = 3 $$，分别用于N f = 2和N f = 3。 对于N f = 2 +1，在小的奇夸克质量（ms）区域中，奇夸克和u / d夸克的相变是强耦合的，临界指数为β= 1 3，δ= 3 $$ \ beta = \ frac {1} {3}，\ delta = 3 $$; 当ms大于ms，t = 0.290 GeV时，淡味（u，d）和奇异夸克的动力学解耦，并且uu和d的临界指数d $$ \ over

利用2009年1-12月兰州地区的 MODIS气溶胶光学厚度产品与全球自动观测网（AERONET）SACOL站（104.08°E，35.57°N）数据进行对比分析，相关系数达到0.82，线性拟合的斜率为1.13，截距为0.07，表明 MODIS AOD能反映兰州地区气溶胶分布的信息.利用MODIS AOD产品与兰州市空气污染指数做相关分析，二者的相关程度较低.在进行湿度影响因子、气溶胶标高订正后，二者相关性有了较为显著的提高，说明 MODIS AOD产品可应用于监测兰州地区大气污染情况.

基于永磁同步电机的动态数学模型设计调速系统，采用以转子磁场定向id=0控制和SVPWM调制相结合的矢量控制，速度调节器采用改进型指数趋近率滑模控制方法。为了减少负载扰动的影响，提出一种负载转矩观测器，并对控制量进行补偿。Matlab仿真结果表明，与一般指数趋近率滑模控制相比，改进型指数趋近率滑模控制器能有效提高系统的静态、动态特性和鲁棒性，同时转矩观测器可以准确辨识转矩值，实时对扰动进行补偿。

TCP，UDP混合传输过程中绑定不同的端口，server和client相当与采用异步方式对结构体数据进行传输，两个简单的混合加密只采用了其中之一，给出两个大数的指数幂函数与取模函数。对于server端的同步方式应可采用SOCK链表与建立一处理类。