python实现Var和CVar的计算的详细代码（jupyter notebook)和数据集(腾讯控股期货结算价、恒生指数期货结算价、恒生国企指数期货结算价）

matlab分时代码局部投影，VAR和相关估计量的仿真研究 Matlab代码，用于脉冲响应估计量的大规模仿真研究，包括局部投影（LP），矢量自回归（VAR）以及这些的几种变体 参考： ，和（2021），“局部投影与VAR：成千上万个DGP的经验教训”（ :page_facing_up: ， :bar_chart: ） 经过测试：Windows 10 PC（64位）上的Matlab R2020a 致谢：我们依靠惩罚的LP代码，以及依靠VAR模型求平均的代码。 我们对这两组代码进行了一些修改，以改善其运行时间，而不会影响其数字输出。 我们还使用的动态因子模型代码和数据。 内容 ：纸，补充资料和文档 ：主纸 ：在线补充 ： 技术文档 ：用于简单分析插图的图 ：论文图1 ：论文中的图2 ：通用脉冲响应估计功能 ：贝叶斯VAR ：最小二乘LP ：罚分LP（） ：最小二乘VAR（也可以进行偏差校正） ：最小二乘SVAR-IV ：VAR模型平均（） ：基于包含动态因子模型（DFM）的仿真研究 ：用于执行模拟的主文件 ：包含产生结果图和表的文件的文件夹 ：DGP摘要统计的图表和表格（本文中的表1和图3） ：偏差，标准偏差，中位偏差和四分位数范围的图（

投资组合变量 WebApp-计算投资组合的VAR / CVAR

废话不多说直接上代码： 效果图： index.js Page({ /** * 页面的初始数据 */ data: { countdown:'' , endDate2: '2018-08-08 11:41:00' }, /** * 生命周期函数--监听页面加载 */ onLoad: function (options) { var that = this; that.countTime() }, countTime() { var that = this; var date = new Date(); var now = date.get

上图： 上代码：wxml <map id="tb_map" longitude="{{longitude}}" latitude="{{latitude}}" scale="14" bindtap="clickMapTap" bindcontroltap="controltap" bindregiοnchange="regionchange" markers="{{marks}}" polygons="{{polygons}}" polyline="{{polyline}}" include-points="{{includePoints}}" bindmarkertap="marke

问题原因：apt还在运行 解决方法：杀死与你下载有关的apt进程 引用：ps afx|grep apt 引用：sudo kill -9 （你所要杀死的进程）

计量经济学-VAR.pdf，这是一份不错的文件

在股票市场风险分析中，对不同股票相关结构的讨论有着重要意义，从而引出对如何选取好的相关结构模型来捕捉股票间的相关变化规律的讨论。本文选取Gauss Copula、t Copula、Gumbel Copula和Mixed Gumbel Copula，运用两步半参数估计法对股票市场相关结构建模，并依据建立的模型进行VaR分析，采用wald型检验方法来判断VaR估计效果。从效用最大化角度出发，确定最优投资组合。

根据身份证号码识别性别年龄生日的JS代码： 代码如下: function discriCard(){ //获取输入身份证号码 var UUserCard = “”; //获取出生日期 UUserCard.substring(6, 10) + “-” + UUserCard.substring(10, 12) + “-” + UUserCard.substring(12, 14); //获取性别 if (parseInt(UUserCard.substr(16, 1)) % 2 == 1) { alert(“男”); //是男则执行代码 … } else { alert(“女”); //是女则

主要介绍了解决ubuntu vps安装docker时报错：Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock.问题的相关资料，文中介绍非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。