变量值 使用蒙特卡罗和 GBM 模型计算股票的风险价值 (VaR) 的共享内存并行 Python 代码

使用VAR模型和复杂网络测度对多变量时间序列进行因果分析

Python_Portfolio__VaR_Tool 基于Python的风险管理工具，可从Yahoo Finance中获取数据，并计算基于单个股票和投资组合的不同类型的风险价值（VaR）指标以及许多其他风险/回报特征，包括独立的和相对于选择基准（使用wxPython构造） 此wxPython Notebook笔记本应用/小部件允许通过Pandas Datareader从Yahoo Finance检索股票/指数数据，这些数据又与初始投资组合权重和选择的基准相结合，以计算以下风险/回报指标： 历史回报（年度和每日-分别基于股票，基准和投资组合） 收益率的历史标准差（年度和每日-分别基于股票，基准和投资组合） 年夏普比率（分别基于股票，基准和投资组合） Beta（分别基于股票，基准和投资组合） 事后跟踪错误与选择的基准 基于单个股票和投资组合的每日收益直方图 基于单个股票和投资组合建

matlab自相关代码真棒VAR 向量自回归资源的精选列表。 目录： 的MATLAB 工具箱 ：向量自回归模型 ：收集Matlab例程以执行VAR分析（Ambrogio Cesa-Bianchi） ：经验宏工具箱（F. Ferroni和F. Canova） ：宏观经济建模工具箱 ：贝叶斯估计，分析和回归工具箱（BEAR） ：全局VAR建模 收集代码 ：贝叶斯计量经济学方法 ：金融和宏观经济学的计量经济学方法 ：TVP和SV ：BVAR，LP和BLP | PROXY SVAR / SVAR-IV | 因子模型 ：在MATLAB中实现的零和符号限制算法（M. Geiger和F. Sindermann），。 [R CRAN ：VAR建模 ：符号限制，贝叶斯，向量自回归模型 ：SVAR模型的数据驱动识别 ：具有随机波动率和时变参数的向量自回归模型的贝叶斯分析 ：矢量自回归模型的贝叶斯推断函数 ：分层贝叶斯向量自回归 ：混合贝叶斯VAR ：向量自回归（VAR）过程的岭估计 ：结构贝叶斯矢量自回归模型 ：面板向量自回归 ：贝叶斯全局矢量自回归 ：估计高斯混合向量自回归模型 ：具有条件切换的非线性时

公司做商城、消防、用电等项目，需要实现楼层和设备的可视化，以前都是使用其他建模工具创建的整体模型，再使用three.js的加载器加载到场景中，但是这样的加载存在缺陷，比如不能给模型的元素赋属性、不能单个点击元素、渲染单调等。所以本次参考了一些资料，不使用模型倒入，完全使用three.js搭建场景，代码有些粗燥勿怪。 1.创建地板 地板是一个类似盒子，有顶部有底部有侧面，但是不一定是规则的盒子，因此我放弃了常用的BoxGeometry的方式，改用顶点+面的形式创建任意多边形地板，已知多边形底部坐标，底部坐标加上高度得到顶部坐标，通过Earcut可以计算出底部和顶部的三角面，侧面的三角面可以直接

拉索瓦尔 用Lasso估计和预测VAR模型。 该软件包是glmnet软件包的包装，旨在促进VAR模型的估计和预测。 该软件包用于： 免责声明 该软件包正在进行中。 用法 lassovar函数可通过套索或自适应套索（使用套索，OLS或岭回归作为初始估计量）来估计矢量自回归。 使用信息标准（BIC或AIC）选择惩罚参数。 套索后OLS也可以估算。 forecast.lassovar用于直接或递归地预测（！）。 summary ， residuals和predict方法。

该函数用于制作散点数据的密度图，它基于matlab中的内置函数hist3。 所以函数密度图的输入可以参考hist3。 一些例子如下： (1) x = randn(2048, 1); y = randn(2048, 1); x（1：512）= x（1：512）+ 2.75; x(1537:2048) = x(1537:2048) + 2.75； y(1025:2048) = y(1025:2048) + 2.75； % 抽动密度图（x，y，[20,20]）； 目录这个函数的优点是效率高，代码也很简单。 您可以根据自己的需要对其进行修改。 享受。

matlab 单位表示响应代码SVAR 用于快速 n 脏结构 VAR 建模以检查脉冲响应函数的 MATLAB 代码 主要代码称为 TEMPLATE。 其他文件是在主代码中调用的函数。 代码是为 Matlab 编写的，应该很容易转换为 Python（使用 python 包进行协整） 第 1 部分使用 txt 文件设置数据。 第 2 节绘制了数据，当要使用的 (S)VAR/协整模型的类型直观明显时，这通常很有用。 第 3 节对单位根进行 ADF 测试（正在进行中）。 第 4 节对常规 VAR 进行测试，以选择最佳腿长。 第 5 部分使用经济直觉和判断力选择顶部的滞后长度，然后为您绘制/打印输出 第 6-8 节是对 VAR 模型指定错误的测试 第 9-10 节使用 matlab 内置的 Johansen 检验进行协整和 VEC 建模。 第 11-12 节对选定的 VECM 进行测试 结构 VAR 建模（正在进行中）： 第 13-15 节建立了三种典型的结构 VAR 模型，Cholesky、共同趋势和长期限制。 需要经济理解才能对附加的限制功能施加适当的限制。 第 16 节进行引导 第 17

要获取变量的值，您需要 N 数，如下所示： var = netcdf.getVar(ncid, N); 目前，“ncdisp”函数不指示变量的 N 数。 这个名为“ncwhos”的新函数指示 N 号以及其他信息。

grub的一个补丁，用于编写UEFI varstore 此存储库基于和，添加了更多新命令来处理不同的情况。 它包含grub的补丁，该补丁向grub的救援外壳添加了几个命令。 此工具允许对UEFI varstore的读/写访问，通常用于更改从UI隐藏的BIOS设置。 该工具的二进制发行版是单个efi可执行文件，由于没有grub配置文件，因此无法grub抢救壳。 :warning: 使用此工具时要格外小心，因为访问错误的varstore或变量可能会完全阻塞您的计算机！ 旧版命令 遗留命令为setup_var ， setup_var2和setup_var3 ，用法相同，差异较小。 setup_var(2/_3) offsetInVarStore [optional value to write] 偏移值和要写入的值应为十六进制，例如0x6C 。 如果没有可选值，该命令将读取偏移量处的值。 读写值限制在