大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜...

在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是：

点击许可证后面的↓，就可以进入下载页面（选择你需要版本的Linux版本就可以），夜梦这里实际下载的是2024b.

摘要：本文着重探讨了如何利用Matlab实现贝叶斯估计。阐述了具体的实现流程，涵盖数据加载、先验常数设定、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）属性指定、模型构建、运行...

对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH...

鉴于违约风险敞口，违约概率和违约信息损失，估计交易对手组合的潜在损失。一个Copula对象用于每个债务人的信用与潜在变量模型。潜在变量由一系列加权潜在信用因子以...

P 和 Q 分别是 GARCH 和 ARCH 多项式中的最大非零滞后。其他模型参数包括平均模型偏移、条件方差模型常数和分布。

在本例中，我们会建立一个3-3的矩阵 m，并把矩阵 m 中的第二行和第三行复制两次，这样就能够建立一个4×3的矩阵。

如：输入：f = fullfile(‘C:’,’Applications’,’matlab’,’fun.m’) 得到：f =C:\Applications\m...

要利用MATLAB的优化工具箱进行准确的参数估计和模型拟合，可以按照以下步骤进行：

在 MATLAB 中，可以采用以下一些方法来高效地处理大规模矩阵运算以提高程序的运行速度：

需要注意的是，MATLAB可以进行离散时间仿真和连续时间仿真，对于实时系统的仿真，通常采用离散时间仿真。在进行离散时间仿真时，需要注意设置适当的采样时间，以保证...

1.矢量化向量化操作：使用矢量化向量化操作能够同时处理多个数据点，减少循环的数量，提高程序的效率。

总的来说，在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度需要充分理解深度学习的基本概念和原理，并结合MATLAB强大的深度学习工具箱来设计、构建和训练模型...

此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式， 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。

理解并掌握 H-K 算法的基本原理，并针对 H-K算法实现需要掌握的前置知识进行练习实现。

fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息； 频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数...