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一、数据简介： 1、共包含四个系统性极值风险指标：dcc方法计算的Δcovar、分位数计算的Δcovar、分位数计算的covar和mes。 2、统计范围：上市金融机构（银行、证券、保险等） 2、时间跨度：2007年至2022年，数据为非平衡数据，即不一定都是2007年开始的，但是2010年后的数据基本都有。所计算的数据能很好的描述金融危机、股灾和新冠疫情。 3、文件包含计算代码＋原始数据＋计算结果 二、指标说明：     金融系统性风险是指在金融系统内，由于各种关联的存在，形成风险传染，而逐渐产生的内生性不确定损失(Allen and Gale, 2000)。除了有关系统性风险内生机制(Acemoglu e 三、参考文献： [1]王剑,杜红军.非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J].金融经济,2023,No.561(03):54-69.DOI:10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2023.03.002. [2]朱子言,刘晓星.系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J].金融经济学研究,2023,38(02):20-34.

AEC测试数据

目 录 综述 2 IDC网络建设 4 IDC网络建设 4 IDC基础系统建设 4 IDC应用服务系统建设 4 IDC综合管理系统 4 IDC计费系统 4 IDC计费系统 4 技术服务 4 IDC机房系统设计说明 4 一期实施内容建议 4

dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

全球港口数据shp格式