印度两家太阳能发电厂在34天发电数据

建模汇率波动性至关重要，因为它对公司的获利能力和决策者的决策具有多种影响。 本文通过对2006年4月1日至2018年1月31日期间的USDINR和EURINR日汇率应用滚动对称和非对称GARCH模型，对印度货币的汇率波动进行了实证研究。得出的总观察值为2861。 （1,1）和EGARCH（1,1）模型，数据窗口滚动了五年，有近1200个观测值，一个月用作每个窗口的预测期。 样本内准则（例如对数似然准则，Akaike信息准则（AIC），贝叶斯信息准则（SIC）和Hannan Quinn准则（HQC））以及样本外准则（例如均方误差（MSE））和平均绝对误差（MAE）已用于测试模型拟合和预测模型的准确性。 为了检验结果的稳健性，使用Diebold-Mariano检验来比较两个模型的预测准确性。 此外，还通过将样本期分为印度汇率的平静和波动时期来测试这两种模型的预测准确性。 结果表明，具有广义误差分布的GARCH（1,1）模型足以捕获USDINR和EURINR汇率收益的均值和波动过程。

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等温线是特定温度下的 PV 图。 Peng-Robinson EoS 是一个非常著名的实数状态方程。

波动性已被用作预测伴随资产的风险的间接手段。 波动性解释了回报的变化。 预测波动性一直是金融系统中的一个刺激问题。 该研究检查了不同的波动率估计量并确定了有效的波动率估计量。 该研究描述了预测技术相对于各种波动率估算器的准确性。 波动率估计方法包括Close、Garman-Klass、Parkinson、Roger-Satchell和Yang-Zhang方法，预测是通过ARIMA技术完成的。 该研究评估了各种波动率估计器的效率和偏差。 基于 ME、RMSE、MAE、MPE、MAPE、MASE、ACF1 等各种误差测量参数的比较分析给出了预测的准确性，并使用最佳波动率估计器。 在 10 年的时间里对五个波动率估计器进行了分析，并对波动率预测进行了严格审查，该研究将帕金森估计器视为最有效的波动率估计器。 基于各种误差测量参数，在通过 ARIMA 技术进行预测时，帕金森估计器被认为是比任何其他基于 RMSE、MPE 和 MASE 的估计器更准确的估计器。 该研究表明，基于 MAE 和 RMSE 的值，预测值是准确的。 本研究是为了满足交易者、期权从业者和股票市场的各种参与者对了解有效波动率估计器以高精度预测波动率的需求而进行的。

在过去十年中，美国软件公司越来越多地利用印度的低成本信息技术 (IT) 劳动力。 希望从外包中获益的公司可以从事承包（雇用一家印度承包公司来提供服务）或外国直接投资（外国直接投资、开设印度子公司和雇用印度员工）。 现代 FDI 理论预测，印度软件外包应主要以 FDI 的形式出现。 然而，与 FDI 理论相反，许多美国公司正在聘请印度软件承包公司，以使用成本较低的印度 IT 劳动力。 本文分析了印度 IT 外包公司，以了解承包的普遍性。 然后，本文通过识别一种混合模型来完善先前的 FDI 理论，在该模型中，承包公司为其客户提供 FDI 和承包两者优势的组合。

行政边界省市边界arcgis数据shp格式wgs84坐标，面图层字段有名称（英文）

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

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