拓端tecdat - 博客园

2023年7月11日

【专题】2023 6G网络体系架构白皮书-全域覆盖场景智联报告PDF合集分享（附原数据表）

摘要：报告链接：https://tecdat.cn/?p=33186 以5G技术的发展方向为基础，结合6G技术的理念，我们可以展望未来的发展方向。随着5G作为移动通信技术个人和企业服务的分界线的确立，未来更先进的移动通信技术必然会将目光聚焦在企业服务市场上，以获得更好的发展。因此，6G不仅在弥补5G企业阅读全文

posted @ 2023-07-11 15:10 拓端tecdat 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)

【专题】2023年中国6G产业研究报告PDF合集分享（附原数据表）

posted @ 2023-07-11 15:03 拓端tecdat 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)

2023年7月7日

R语言时间序列TAR阈值自回归模型|附代码数据

摘要：原文链接：http://tecdat.cn/?p=5231 最近我们被客户要求撰写关于时间序列TAR阈值自回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980 阅读全文

posted @ 2023-07-07 23:00 拓端tecdat 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据|附代码数据

摘要：全文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益介绍阅读全文

posted @ 2023-07-07 22:58 拓端tecdat 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)

卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列|附代码数据

摘要：原文链接：http://tecdat.cn/?p=6762 最近我们被客户要求撰写关于卡尔曼滤波器的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化阅读全文

posted @ 2023-07-07 22:56 拓端tecdat 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

【专题】国企数字化转型全面提质增效报告PDF合集分享（附原数据表）

摘要：报告链接：http://tecdat.cn/?p=32086 原文出处：拓端数据公众号数字化转型并不只限于新技术的实施与运营，它更多的是面向未来，往往会对企业的战略、人才、商业模式乃至组织方式造成深刻影响的全方位变化。中国企业实现数字经济转型的内在动力是由外部压力和内部因素共同作用的结果。世界范阅读全文

posted @ 2023-07-07 22:52 拓端tecdat 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化

摘要：全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 原文出处：拓端数据部落公众号证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，在50年代和60 阅读全文

posted @ 2023-07-07 22:51 拓端tecdat 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

2023年7月6日

R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用

摘要：原文链接：http://tecdat.cn/?p=22226 最近我们被客户要求撰写关于Copulas的研究报告，包括一些图形和统计输出。两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念它与相关性(correlation)有区别，常用的阅读全文

posted @ 2023-07-06 23:27 拓端tecdat 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

【专题】国企数字化转型全面提质增效报告PDF合集分享（附原数据表）

posted @ 2023-07-06 23:25 拓端tecdat 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据

摘要：全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=25880 最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入阅读全文

posted @ 2023-07-06 23:24 拓端tecdat 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

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