综合考虑捆绑折扣和优惠券折扣的在线定价研究：一个非线性混合整数规划模型，姜元春，刘业政，在竞争激烈的在线销售环境中，吸引消费者购买是企业的重要任务。为了最大化电子商务企业的利润，本文提出了一种综合利用捆绑折扣

This book grew out of courses in pricing and revenue optimization developed at Columbia University and Stanford University. 1 At the time there were few other comparable courses. 2 Since then, it has become clear that there is growing interest in pricing and revenue opti- mization (a.k.a. revenue management and dynamic pricing) as a topic of study within both business schools and management science/operations research departments. This interest is quite understandable: Not only is pricing and revenue optimization an important appli- cations arena for quantitative analysis, it has achieved widely publicized successes in many industries, and there is growing interest in the techniques of pricing and revenue optimiza- tion across many different industries. Some of the issues involved in developing and teach- ing an MBA course in pricing and revenue optimization have been treated in articles by Peter Bell (2004) and myself (Phillips 2004).

matlab阶跃响应曲线代码价钱 程序文件，“基于平稳国家定价的分布动力学”，西班牙银行工作文件0831，2008年12月，（C）James Costain和Anton Nakov 操作方法 运行“ gedyn.m”以计算一般平衡动力学； 冲激响应是自动计算的 运行“ vd.m”以计算方差分解并估计菲尔普斯曲线系数 默认设置为泰勒规则。 要切换到货币增长规则，请在“ gedyn”中将“ phiPI”设置为0。 默认模型是SSDP。 要更改模型，请在“ gedyn”中更改“ adjtype”。 计算细节 在具有3Ghz CPU和1GB内存的普通奔腾4上，一般均衡稳态计算需要几秒钟的时间。 动态计算大约需要2-3分钟。 由于大部分时间（最慢的步骤）花费在QZ分解上，因此很难加快速度，QZ分解使用内置的MATLAB函数qz。 所有程序文件列表 调整-根据调整收益计算调整概率 calcstats-计算稳态统计 compute_IRFs-根据初始状态和冲击来计算动态路径（泰勒规则） compute_IRFsM-根据初始状态和冲击计算动态路径（货币法则） disclyap-解决离散Lyapunov

二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。

哪些变量提供了有关未来收益横截面的独立信息？ 当候选变量的数量很大并且交叉项可能很重要时，投资组合排序和 Fama-MacBeth 回归不能轻易回答这个问题。 我们介绍了一种基于机器学习文献中可以在这种情况下使用的思想的新方法。 将该方法应用于基于过去回报的未来回报预测，短期回报成为最重要的预测因素。 基于我们的研究结果的交易策略的信息比率是考虑双向交互的 Fama-MacBeth 回归的两倍。 交易成本并不能解释结果。

深度对冲演示 使用机器学习对衍生产品定价 1) Jupyter version: Run ./colab/deep_hedging_colab.ipynb on Colab. 2) Gui version: Run python ./pyqt5/main.py Check ./requirements.txt for main dependencies. Black-Scholes（BS）模型-于1973年开发，并基于获得诺贝尔奖的作品-在近半个世纪以来一直是定价选择和其他金融衍生品的事实上的标准。 在理想的金融市场的假设下，可以使用该模型来计算期权价格和相关的风险敏感性。 然后，交易者可以从理论上使用这些风险敏感性来创建完善的对冲策略，以消除期权组合中的所有风险。 但是，在现实世界中很难满足完美金融市场的必要条件，例如零交易成本和连续交易的可能性。 因此，在实践中，银行必须依靠其交

期权定价-C 为欧美期权定价的 C++ 程序 该函数使用继承和多态在 C++ 中生成期权定价工具。 这段代码是在我硕士之前在我的预编程课程中生成的。

富铁 R中的金融工程职能 内容 Black-Scholes期权定价模型：价格和隐含波动率 Bachelier期权定价模型：价格和隐含波动率 安装 在运行中安装devtools软件包 library( devtools ) devtools :: install_github( " PyFE/FE-R " , subdir = " pkg " )

欧美式看跌期权定价使用二叉树模拟 此文件包含我在以下课程中的工作：哥伦比亚大学的 STAT G6505 金融中的随机方法，金融数学 MA 计划 关于练习 3.8 中的公式，Shreve vol II。 设利率r=2%，波动率=20%，当前现货S_0=10。 使用 n=100 步的二叉树 (a) 计算欧式看跌期权的价格 (K,T)=(10,1) (b) 对美式看跌期权 (K,T)=(10,1) 做同样的事情 (c, d) 使用您的代码绘制标的股票价格和期权价格之间的关系，即 (S, V)-profile，在时间 t=0.25, 0.5, 0.75 时以不同颜色绘制。

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