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。

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PyTorch度量学习文档请在此处查看文档Google Colab示例请参阅示例文档文件夹，以显示带有loggin的整个培训/测试工作流程。PyTorch Metric学习文档请在此处查看文档，其中Google Colab示例请参阅示例文件夹，以显示完整的培训/测试工作流程与日志记录和模型保存。 该库的优点易于使用在培训循环中只需两行代码即可向您的应用程序添加度量学习。 通过一个功能调用即可实现矿井对和三井架。 灵活性以其他图书馆的方式混合和匹配损失，矿工和培训师

cdf matlab代码 基于 ECDF 的距离测量 一组用于众所周知的基于经验累积分布函数 (CDF) 的距离度量的函数。 统计/概率距离度量算法可以分为两大类 I) 基于累积分布函数 (CDF) 和基于概率密度函数 (PDF)。 已经实现了以下算法： 瓦瑟斯坦距离 安德森-达令距离 柯尔莫哥洛夫斯米尔诺夫距离 Cramer von Mises 距离 柯伊伯距离 Wasserstein-Anderson-Darling 距离 相关作品 代码已从 R() 的“twosamples”库转换为 MATLAB。 执照 该框架在 MIT 许可下可用。 致谢 我们要感谢和为了他们的支持。 引用为 Koorosh Aslansefat (2020)。 基于 ECDF 的距离测量算法 ()，GitHub。 2020 年 4 月 29 日检索。

•AMM（敏捷成熟度模型） 全称Agile Maturity Model，是一套用来评估软件开发团队或者整个开发组织的当前敏捷状态和将来的目标状态的框架，评估的结果用来帮助团队识别改善点。 •可以评估一个IT组织的敏捷程度，其评估结果可以用来设定该组织敏捷实施的未来阶段性目标。 •AMM关注于敏捷方法的具体展现形式，即软件开发过程。因此AMM只评估软件开发团队的开发过程和实践，并不能用来评估一个组织的所有方面。

COSMIC度量方法是度量软件规模的现代化、标准化的产物，在2003年被认可为ISO标准。COSMIC规模度量方法适用于度量所有类型的软件。该方法即适用于传统的软件开发方法，也适用于现代化的敏捷方法及大规模敏捷方法。 COSMIC度量手册描述了核心的度量方法论。

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NPDP思维导图05-工具与度量