论文研究-基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究.pdf,
鉴于股票波动具有显著的多尺度特征，本文引入二元经验模态分解（EMD）与二元Copula-GARCH算法，提出一种新的VaR风险度量模型，即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地，新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤：数据分析，分风险估计和总风险集成.首先，基于二元EMD模型，将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量，以降低建模难度.其次，引入二元Copula-GARCH模型，刻画各组分量间的相互关系，以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后，集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合，结果表明：本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险，其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.
2022-03-25 21:12:40
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1.连接蓝牙
（第一次发表博客）
第一步打开蓝牙并搜索附近打印机设备//
startSearch: function() {
var that = this
wx.openBluetoothAdapter({
success: function(res) {
wx.getBluetoothAdapterState({
success: function(res) {
if (res.available) {
if (res.discovering) {
wx.stopBluetoothDevicesDiscovery({
success: function(res) {
console.lo
2022-03-25 12:02:47
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树形结构在项目中使用是比较，下面我来介绍一种layui做树形结构的方法
树形结构需要获得的数据有父id，所以数据库需要有父id：
后台代码：
@RequestMapping(value = /lists)
public void getList( HttpServletResponse response) {
List list = this.companyService.getList();
String[] exclude={Groups};
JsonUtils.printJsonStringFromArrayObjectWithExclude(response, list,
2022-03-20 14:08:14
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由于谷歌翻译官方API是付费版本，本着免费和开源的精神，分享一下用C#实现谷歌翻译API的代码。这个代码非常简单，主要分两块：通过WebRequest的方式请求内容；获取Get方式的请求参数（难点在于tk的获取）。
一、WebRequest代码
var webRequest = WebRequest.Create(url) as HttpWebRequest;
webRequest.Method = GET;
webRequest.CookieContainer = cookie;
webRequest.Referer = referer;
webRequest.Timeout = 2
2022-03-18 13:30:37
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沪、深、港股市间波动溢出效应研究——基于VAR-EGARCH模型的实证分析，沈妍秋，，本文构建了VAR-EGARCH 模型，将收益与波动作为刻画股市信息的代理变量，将内地股市受到的收益和波动冲击分解为来自自身的 “本地因素
2022-03-17 19:52:58
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向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) 这是把第 j 个扰动项对第 i 个变量从无限过去到现在时点的影响用方差加以评价的结果此处还假定扰动项向量的协方差矩阵 ? 是对角矩阵则 yi 的方差是上述方差的 k 项简单和 j = 1, 2, , k (9.5.2) i = 1, 2, , k (9.5.3) 向量自回归(VAR)和向量误差修正模型(VEC) yi 的方差可以分解成 k 种不相关
2022-03-15 20:04:05
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向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型；该例子是VAR（1）模型的代码，可以参考vars包。
2022-03-15 17:13:51
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let和var区别：
for(var i=0;i{
console.log(i);//5个5
},100)
}
console.log(i);//5
console.log('=============')
for(let j=0;j{
console.log(j);//0,1,2,3,4
},100)
}
console.log(j);//报错 j is not defined
为什么 用let就可以显示正确结果，而var就不可以呢？
var是全局作用域，有变
2022-03-08 09:26:00
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此例程将向量自回归 (VAR) 的参数估计映射到相应移动平均 (MA) 模型的参数估计中。 此函数的输出可用于构建 VAR 模型的结构脉冲响应函数。
2022-03-07 10:46:35
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matlab
自相关代码
2022-02-24 16:38:07
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