微信小程序 聊天室简单实现 utils文件夹下websoctet.js文件 var url = 'ws://地址端口'; function connect(user, func) { wx.connectSocket({ url: url, header: {content-type:'application/x-www-form-urlencoded'} }); wx.onSocketOpen(function (res) { send('{type:login,client_name:'+user.nickName+',room_id:1}'

风险价值VAR模型与算法.txt

在金融时间序列研究中，随着近年来全球金融危机的频繁发生，越来越多的学者开始考虑用极值理论的方法来进行金融风险管理的研究。笔者主要运用广义极值分布来分析我国A股市场，并借助极大似然估计法求解参数；同时考虑改选极值理论关于时间序列的独立性假设条件，建立更加符合实际的平稳时间序列VaR度量模型；最后将该方法运用于沪深300日收益率的风险估计．研究表明：改进后的模型能够更加准确地刻画实际市场的极端波动情况，弥补了传统极值理论低估风险的不足，从而为机构投资者如何以最少保证金来防范金融危机，提供了一个更有利的工具。

连玉君pvar2安装包和说明

最近CTO给我分配了一个移动端H5开发的任务，主要功能是需要实现翻书效果，我听过主要需求后，当时是呀！！！接下来自己尝试使用 fullPage.js和Swiper来实现翻书效果，结果效果都不是非常的理想，后来想起自己曾经做过PC版的翻书效果，当时使用的是Turn.js ，查过其相关API后，整个人突然豁然开朗呀，使用Turn.js 完全可以解决当前我接手这个项目的所有需求呀。现在将个人的学习总结如下，若有不正确的地方，欢迎读者给与批评指正！ Turn.js的官方网址: http://www.turnjs.com/ 下面是我这个项目上线后的效果：   看过实际项目后，各位看官是不是已经迫不

在综合考虑了金融收益数据分布的尖峰厚尾特征及其波动集群性，尤其是其波动的“杠杆效应”对VaR估计的影响以及各种假定收益率分布在计算风险价值时存在不足的基础上，提出了基于EGARCHVaR的半参数方法，并且与正态分布和t分布假设下的GARCH模型的VaR计量方法进行比较，通过实证分析，并利用后验测试，表明基于EGARCH-VaR的半参数方法对风险价值的测度优于正态分布和t分布假设下GARCH模型的VaR计量方法。

前端JS代码： 　　var conditons = []; 　　var test1 = new Object(); 　　test1.name=1; 　　test1.id=2; 　　var test2 = new Object(); 　　test2.name=1; 　　test2.id=2; 　　conditons.push(test1); 　　conditons.push(test2); 　　$(function(){ 　　　　$.ajax({ 　　　　　　async:false, 　　　　　　type:'post', 　　　　　　url:'链接', 　　　　　　dat

将传递给函数的命名参数分配给局部变量（如 plot() 等）。 参数的名称是函数中局部变量的名称。 示例： inputfun('prompt', '>', 'defval', 5.1, 'timeout', 5); 这与 Matlab 的 inputParser 的想法相同，但重点是真正简单易用。 这个想法在 File Exchange 上的其他实现需要很多代码行来设置它，而我的代码只需要在函数顶部附近进行一个额外的函数调用。 用法： （1）在函数中，使用默认值定义局部变量； (2) 调用procArgs(varargin) 最小错误检查：要求所有传递的变量名称与函数中已定义的变量匹配。 如果需要，添加类型检查会很容易（尤其是我不需要）。 例子： 功能测试（varargin） 姓名 = '约翰'; 年龄 = 32; procArgs(varargin) fprintf('na

在此函数中，使用蒙特卡罗模拟方法来计算股票价格的 VaR。 用户必须输入股票的波动率和初始股票价格

基于经验似然的VaR计算，郑浩，李金玉，本文介绍了非参数方法中的经验似然方法在估计样本分位点时的应用，最后将该方法应用到了金融资产VaR的计算上．由于金融资产收益率