商贸零售-批发零售业：培育钻石双周观察-11月数据短期波动，产业长期向好趋势不改.pdf

一周集萃-聚烯烃：供需面表现平庸 聚烯烃或继续跟随成本波动.pdf

本文的思想在于不断分割各个因素对教学效果评价的影响。运用模糊层次分析法，使其中每一层的权重设置最后都会直接或间接地影响到结果。通过所建立的模型，每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化而清晰的。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则等的系统评价。

高考物理二轮复习专题八选考部分振动和波动光及光的本性训练.docx.pdf

本文的目的是使用通用自回归条件异方差（GARCH）类型模型来估计肯尼亚股票市场（即内罗毕证券交易所（NSE））的日收益率的波动性。 使用2013年3月至2016年2月的数据估算条件方差。我们使用对称和非对称模型来捕获股票市场的最常见特征，例如杠杆效应和波动率聚类。 结果表明，波动过程是高度持久的，因此提供了NSE指数收益序列存在风险溢价的证据。 反过来，这也支持正相关假设：即在波动率与预期股票收益之间。 结果揭示的另一个事实是，非对称GARCH模型比对称模型更适合NSE。 这证明了NSE回报系列中存在杠杆效应。

此函数采用大地水准面波动网格，并使用带状 2D-FFT 方法将它们转换为重力异常值，以评估逆斯托克斯积分。 该函数最适合用于移除-计算-恢复类型的过程（即 N 应该是剩余大地水准面波动的网格是长波长全局模型的减法）。 用 100% 零填充输入 N 以避免循环卷积也是有益的。 Gravity_Anom=Inv_Stokes(Longm,Latm,N,res) 输入如下： -N是一个nxm大地水准面波动网格- Longm 是 N 中每个网格节点的经度值网格（以度为单位） - Latm 是 N 中每个网格节点的纬度值网格（以度为单位） - res 是 N 网格的分辨率（即一弧分网格将具有 res=1/60）（以度为单位） 该代码是提供的公式的实现； Hirt, C.、Featherstone, WE 和 Claessens, SJ，2011 年。关于大地测量卷积积分的准确数值评估。

matlab有些代码不运行 calcbsimpvol 计算Black-Scholes隐含波动率-Vectorwise :)本机python代码 :)重量轻 :)包含样本数据 :(不适合单个/少量选项 :(代码读取的是非Python语言 :(尚未经过全面测试 入门 要求 Python 3.x（当前）或PyPy3 NumPy 科学 （在一些示例中，MatPlotLib可视化结果） 安装 虽然代码由一位数字功能组成，但我建议使用pip install方式来获取代码。 这样，您就可以利用错误修复，更新和可能的扩展。 $ pip install calcbsimpvol 例子 通过捆绑在dict args 。 from calcbsimpvol import calcbsimpvol import numpy as np S = np . asarray ( 100 ) K_value = np . arange ( 40 , 160 , 25 ) K = np . ones (( np . size ( K_value ), 1 )) K [:, 0 ] = K_value tau_value

在经济体系不稳定的发展中国家，历史数据的永久性波动一直是一个令人担忧的问题。 识别变量的依赖性和独立性是模糊的，建立可靠的预测模型比其他国家更复杂。 尽管非线性多元经济时间序列的线性化来预测可能会给出结果，但应忽略显示经济系统中不规则性的数据的性质。 人工神经网络（ANN）的新方法有助于建立一个保持数据属性的预测模型。 在本文中，我们使用德黑兰证券交易所 (TSE) 10 年的日内数据来预测未来 2 个月。 与自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型相比，来自 ANN 的长短期记忆 (LSTM) 选择和输出。 结果表明，虽然在长期预测中，两种模型的预测精度都有所降低，但 LSTM 在精度误差方面明显优于 ARIMA。

基于GARCH模型研究人民币汇率的波动特征，成佩，严定琪，为了较好的预测未来人民币汇率的波动变化，本文应用Eviews软件对2011年2月16日至2012年11月7日美元对人民币中间价汇率数据建立GARCH模型�

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