美国劳工部官方统计数据由美国劳工部统计司发布，是美国重要经济统计指标的当下和历史数据。数据以文本文档形式组织，每一类指标数据由两个英文开头的文件夹构成。具体指标目录及名称如下所示。 # 英文名称 中文名称 AP Average Price Data 平均价格数据 BD Business Employment Dynamics 商业就业动态 BG Collective Bargaining-State and Local Government 集体谈判国家与地方政府 BP Collective Bargaining-Private Sector 集体谈判私营部门 CC Employer Costs for Employee Compensation (SIC) 雇员补偿的雇主成本（SIC） CD Occupational Injuries and Illness - Characteristics Data (SIC) 职业伤害和疾病-特征数据（SIC） CE Employment, Hours, and Earnings-National (NAICS) 就业，小时，盈余国家（NAICS） CF Census of Fatal Occupational Injuries (1992-2002) 普查致命职业伤害（1992-2002） CH Nonfatal cases involving days away from work: selected characteristics 非致死性案件工作天了：选择的特征 CI Employment Cost Index (NAICS) 就业成本指数（NAICS） CM Employer Costs for Employee Compensation (NAICS) 雇员报酬的单位成本（NAICS） CS Occupational Injuries and Illnesses - Characteristics Data 职业损伤和疾病-特征数据 CU Consumer Price Index-All Urban Consumers (Current Series) 所有城市消费者的消费价格指数（当前系列） CW Consumer Price Index-Urban Wage Earners and Clerical Workers (Current Series) 消费者物价指数城市工薪阶层和文职人员（当前系列） CX Consumer Expenditure Survey 消费支出调查 EB Employee Benefits Survey 员工福利调查 EC Employment Cost Index 就业成本指数 EE Employment, Hours, and Earnings-National (SIC) 就业，工时和收入国家（SIC） EI International Price Index 国际价格指数 FI Census of Fatal Occupational Injuries 致命职业伤害普查 FM Marital and Family Labor Force Statistics 婚姻和家庭劳动力统计 FW Census of Fatal Occupational Injuries 致命职业伤害普查 GG Green Goods and Services 绿色商品与服务 GP Geographic Profile 地理概况 HC Occupational Injuries and Illness - Characteristics Data (NAICS) 职业伤害和疾病特征的数据（NAICS） HS Occupational Injury and Illness Rates (based on 1972 SIC codes) 职业损伤和疾病率（基于1972 SIC代码） II Occupational Injuries and Illnesses Industry Data 职业伤害与疾病行业数据 IN International Labor Statistics 国际劳工统计 IP Industry Productivity and Costs 产业生产力与成本 JL Job Openings and Labor Turnover Survey (SIC) 职位空缺和劳动周转调查（SIC） JT Job Openings and Labor Turnover Survey (NAICS) 职位空缺和劳动力流动调查（NAICS） LA Local Area Unemployment Statistics 地区失业统计 LE Weekly and

第一章 宏观经济学的课后答案 复习题 1由于整个经济的事件产生于许多家庭与许多企业的相互作用所以微观经济学和宏观经 济学必然是相互关联的当我们研究整个经济时我们必须考虑个别经济行为者的决策由 于总量

证券投资的宏观经济分析第4章讲义.ppt

matlab经济学代码宏模型代码（更新） DSGE，宏观经济模型，matlab，julia，python，dynare 论文清单： Hippolyte d'Albis，Fabrice Collard，2013年：“年龄组和人口老龄化的衡量标准”，人口研究：第29卷，第23条 伊戈尔·埃莫拉耶夫（IGOR ERMOLAEV），查尔斯·弗里德曼（CHARLES FREEDMAN），米歇尔·朱利亚德（MICHEL JUILLARD），恩德拉·卡梅尼克（ONDRA KAMENIK），德米特里·科尔舒诺夫（DMITRY KORSHUNOV），道格拉斯·拉克斯顿（DOUGLAS LAXTON），2008年：“银行放贷紧缩是否重要？” 玛格丽塔·鲁比奥（Margarita Rubio），何塞·卡拉斯科·加勒古（JoséA. Carrasco-Gallegoy），2014年：“巴塞尔I，II和III：使用DSGE模型进行福利分析” Frederic Boissay，Fabrice Collard，Frank Smets，2016年：“繁荣与银行危机”，JPE，第1卷。 124号2个 B. Bernan

matlab求导代码Julia的宏观经济建模 2017年12月在阿根廷中央银行为IADB举办的讲习班“ Julia宏观经济建模”的代码和教材。 暂定大纲 12月18日2:00-2:30 pm：Julia介绍 12月18日，下午2:45-下午3:45：语法 12月18日4:00-5:30 pm：类型和多次发送 12月19日，上午9:00-9:30：软件包生态系统 12月19日，9：45-11:00 am：状态空间模型和DSGE.jl 软件 我们假设参与者将有权使用 和：在Julia REPL中键入Pkg.add("IJulia") 可选：Jupyter扩展，可让您将笔记本（已经是幻灯片格式）转换为浏览器中的幻灯片，并在幻灯片中运行代码块。 安装IJulia之后，在Julia REPL中运行： using Conda Conda . add_channel ( " damianavila82 " ) Conda . add ( " rise " ) ：在Julia REPL中输入Pkg.add("DSGE") 资源 适用于MATLAB和Python用户 学习Julia，或经济学概念 对于J

据报道，公司在股票市场上的股票价格与公司交易所在国家的宏观经济变量 (MV) 密切相关。 出于这个原因，研究人员、市场交易员、金融分析师和预测人员为了检查 MV 与股票价格之间的关联进行了大量研究，使用时间序列统计分析方法，如自回归综合移动平均 (ARIMA)、自回归移动平均 (ARMA) ) 和广义自回归条件异方差性 (GARCH)。 然而，据报道这些技术受到有限的预测能力和限制性假设的影响。 此外，为了寻求弥补这些技术的不足和局限性的方法，一些研究人员研究了无数的机器学习技术，用于衡量股市趋势并使用宏观经济变量做出交易决策。 另一方面，这些研究中有较高比例关注股票指数预测，而忽略了影响不同行业指数的 MV 的多样性。 在解决上述问题时，本研究试图检验不同部门股票价格和 MV 之间的显着性程度，并使用随机森林 (RF) 和改进的留一法交叉验证预测 30 天的头部股票价格战术和长短期记忆循环神经网络 (LSTMRNN)。 与其他时间序列技术相比，对加纳证券交易所 (GSE) 所提出模型的实证分析显示出较高的预测精度和更好的平均绝对误差。 因此，可以从后果中推断出，所提出的 MV 股票市场预测提供了一种有效的方法来自动识别和提取影响不同部门股票的 MV，并提供对股票未来价格的准确预测。

Uyy danych z GUSu dla Polski z lat 2000-2020。 Przy doborzeatrybutówmodelu wykorzystanometodę套索orazregresjęgrzbietową。

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