目录 1 定义 VAR模型的具体步骤 建模步骤及公式 代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考 用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间 VAR模型的具体步骤 1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶: 2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数: 3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析: 4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系: 5.granger因

关于地理空间数据,经常需要处理两个空间数据的关联关系.有很多种方法可以处理,通过编写程序算法,或者是调用数据库中对应的function.在mysql数据库中,https://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/functions-for-testing-spatial-relations-between-geometric-objects.html做了详细的介绍,但是它没有以具体的工程实践为例,本文以判断一个点是否落在多边形内的主题,加以简单的扩展. 首先,建立一张简

(2016清华自招领军计划37题改编) 设数列$\{a_n\}$满足$a_1=5,a_2=13,a_{n+2}=\dfrac{a^2_{n+1}+6^n}{a_n}$则下面不正确的是(      )A.$a_{n+2}=5a_{n+1}-6a_n$ B.$\{a_n\}$中的项都是整数 C.$a_n>4^n$ D.$\{a_n\}$中与2015最接近的项为$a_7$ 答案:C 提示:$a_{n+3}a_{n+1}-a_{n+2}^2=6^{n+1}=6(a_{n+2}a_n-a_{n+1}^2)

Best Solver Problem's Link Mean: 给出x和M,求:(5+2√6)^(1+2x)的值.x<2^32,M<=46337. analyse: 这题需要用到高中的数学知识点:特征根法求递推数列通项公式. 方法是这样的: 对于这题的解法: 记λ1=5+2√6,λ2=5-2√6,则λ1λ2=1,λ1+λ2=10 根据韦达定理可以推导出:λ1,λ2的特征方程为 x^2-10x+1=0 根据λ1=5+2√6,λ2=5-2√6是特征方程x^2-10x+1=0的解,可以求出:b=-

参考资料: 题目: https://blog.csdn.net/dongtinghong/article/details/78657403 符号重载: https://blog.csdn.net/cdlwhm1217096231/article/details/89326480#commentBox const: https://blog.csdn.net/kaida1234/article/details/80403534 题目: 已知平面中1个点P和平面内1个三角形(3个顶点坐标A.B.C)

题目传送门 https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4002 题解 神仙题. 根据下面的一个提示: \[ b^2 \leq d \leq (b+1)^2 \] 也就是说 \(-1 < b - \sqrt d \leq 0\). 那么如果我们构造出一个数列 \(f\),其通项公式为 \[ f_n = (\frac{b + \sqrt d}{2})^n + (\frac{b - \sqrt d}{2})^n \] 因为后面的 \((\frac{b -

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 期货行情瞬息万变,保证金体系决定了期货交易的杠杆属性.保证金放多了,资金利用率低,放少了,可能在大幅度的行情波动中造成强平的结果,甚至成为最终盈利和亏损的界限.所以,需要有一个衡量标准,为我们的仓位设置提供参考,VaR模型是科学管理仓位,提升策略效率的一个不错的选择. VaR模型简述 在我们决定仓位的时候,我们其实需要考虑两个重要变量,一个是可能发生的亏损金额,另一个是发生亏损的可能性.用通俗的语言来

点或点高程 点(附有 X.Y.Z 数据)与任何其他点之间没有功能关系.对开阔地形的随机测量拍摄可以被当做随机点的例子.点图元,如单元.圆圈和文字串是典型的 MICROSTATION 图元,用于用图表定义点高程.线.线串和其他纵向图元同样有效.软件创建了各纵 向图元各顶点的点高程. 断裂线 断裂线用于指明线性特征,如路面边缘.沟渠底部.脊线等坡度突然发生变化的区 域.任何纵向图元可以定义为一条断裂线.在地形模型中,三角形不会穿过断裂线. 软断裂线 软断裂线是断裂线,但是如果穿过断裂线,不会影响三角

盒模型是CSS的核心知识点之一,它指定元素如何显示以及如何相互交互.页面上的每个元素都被看成一个矩形框,这个框由元素的内容.内边距.边框和外边距组成,需要了解的朋友可以深入参考下 一.CSS盒模型 盒模型概述 盒模型是CSS的核心知识点之一,它指定元素如何显示以及如何相互交互.页面上的每个元素都被看成一个矩形框,这个框由元素的内容.内边距.边框和外边距组成.如下图所示: 内边距出现在内容区域的周围.如果在元素上添加背景,那么背景应用于元素的内容和内边距组成的区域.因此可以用内边距在内容周围创建一

1.函数内部,有var声明的是局部变量,没var的,声明的全局变量. 2.在全局作用域内声明变量时,有var 和没var声明的都是全局变量,是window的属性.通过变量var声明全局对象的属性无法通过delete删除,函数声明创建的全局对象属性也无法删除.

这个想法算法就是判断一个点向左的射线跟一个多边形的交叉点有几个,如果结果为奇数的话那么说明这个点落在多边形中,反之则不在. A: B: C: D: E: no1: no2: y1: y2: 以上的ABCDE,分别是以下数组里面的数据 Point[] ps = new Point[] { new Point(120.2043 , 30.2795), new Point(120.2030 , 30.2511), new Point(120.1810 , 30.2543), new Point(120

(清华大学THUSSAT) 已知 \(a=\left( \dfrac{-1+\sqrt{5}}{2} \right)^{-10}+\left( \dfrac{-1-\sqrt{5}}{2} \right)^{-10},\ b=\left( \dfrac{-1+\sqrt{5}}{2} \right)^{10}+\left( \dfrac{-1-\sqrt{5}}{2} \right)^{10}\),则点 \(P(a,b)\) 的坐标为_____ 解答: 显然\(a=b\),设$ x_1=\dfr

  1白噪声过程: 零均值,同方差,无自相关(协方差为0) 以后我们遇到的efshow如果不特殊说明,就是白噪声过程. 对于正态分布而言,不相关即可推出独立,所以如果该白噪声如果服从正态分布,则其还将互相独立.   2各种和模型 p阶移动平均过程: q阶自回归过程: 自回归移动平均模型: 如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1,则{y(t)}为积分过程,此时该模型称为自回归秋季移动平均模型(ARIMA)     时间序列啊,不就是求个通项公式,然后求出一个非递推形式的表达

蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

IQ调制的原理 (一)调制基本原理 (二)调制基本原理 利用IQ调制实现MPSK(QPSK 8PSK BPSK)和MQAM(16QAM 64QAM)调制     (一)利用IQ调制实现QPSK调制   QPSK调制的星座图     星座图,就是说一个坐标,如高中的单位圆,横坐标是I,纵坐标是Q,相应于投影到I轴的,叫同相分量,同理投影到Q轴的叫正交分量.由于信号幅度有差别,那么就有可能落在单位圆之内.具体地说,64QAM,符号有64个,等于2的6次方,因此每个符号需要6个二进制来代表才够用.这6

Python 运算符.内置函数 实验目的: 1.熟练运用 Python 运算符. 2.熟练运用 Python 内置函数.实验内容: 1.编写程序,输入任意大的自然数,输出各位数字之和. 2.编写程序,输入两个集合 setA 和 setB,分别输出它们的交集.并集和差集 setA-setB. 3.编写程序,输入一个自然数,输出它的二进制.八进制.十六进制表示形式. num = input("请输入一个自然数:") print(sum(map(int, num))) # sum() 表示求

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型.通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型. 模型简介 library(vars) 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.VAR模型是用模型中所有当期变

        内联元素的盒子模型 1.内联元素不能设置width宽度和高度height span{width:200px ; height:200px}   与     span{width:100px ; height:100px}   表现效果相同,由此可见内联元素不可以设置高度和宽度 2.内联元素可以设置水平方向的内边距padding-left或padding-right span{padding-left:20px ; padding-right:200px} 3.内联元素可以设置垂直