内容概要：本文详细介绍了马尔科夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR）及其在GiveWin软件中的应用。首先讲解了GiveWin软件的安装方法，接着阐述了数据导入的具体要求，如数据格式为CSV，时间格式为YYYY-MM-DD等。然后深入探讨了MS-VAR的操作流程，包括选择合适的模型类型（如MSIAH-VAR）、设定滞后阶数、配置Bootstrap迭代次数等关键步骤。此外，还详细描述了如何利用GiveWin制作各类图形，如区制转换图、脉冲响应图和预测图，帮助用户直观地理解和展示模型结果。最后讨论了MS-VAR模型的选择标准，特别是关于区制数和模型类型的确定方法，强调了AIC和BIC指标的重要性。 适合人群：对时间序列分析有一定了解并希望深入了解MS-VAR模型的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要处理多时间尺度经济金融数据的专业人士，旨在提高他们对复杂动态系统的建模能力，优化数据分析和预测精度。 其他说明：文中提供了许多实用的小贴士，如避免使用中文路径以防软件闪退，调整图形颜色以符合学术审美等，使读者能够更加顺利地完成从理论到实践的学习过程。

基于TVAR模型的DY溢出指数：门槛向量自回归模型与参数估计的LR检验及脉冲响应分析,TVAR，门槛向量自回归模型，LR检验，参数估计，脉冲响应，基于TVAR的DY溢出指数 ,TVAR; 门槛向量自回归模型; LR检验; 参数估计; 脉冲响应; DY溢出指数,基于TVAR模型的参数估计与DY溢出指数研究 在深入探讨基于TVAR模型的DY溢出指数时，首先需要明确TVAR模型本身的含义。TVAR模型即门槛向量自回归模型，是一种能够捕捉数据中结构变化的统计模型，特别适用于分析具有门槛效应的时间序列数据。这种模型的优势在于能够识别数据中的非线性特征，即当某个或某些变量达到特定门槛值时，模型的参数会发生改变。 在应用TVAR模型进行经济数据或金融数据分析时，往往需要进行参数估计。参数估计是统计学中非常关键的一步，它涉及到从数据中推断模型参数的值，以便于模型能够更好地拟合实际数据。参数估计的准确性直接影响到模型的预测能力和解释力。 LR检验（Likelihood Ratio Test）是一种统计检验方法，用于比较两个统计模型的拟合优度。在TVAR模型的参数估计中，通过LR检验可以对不同的模型设定进行比较，选择出能够最好地解释数据的模型结构。LR检验通常涉及到模型复杂度的选择，即选择一个模型而不是另一个模型的证据强度。 脉冲响应分析是另一个在TVAR模型中常用的分析工具。它主要用来分析一个内生变量对来自其他内生变量的“冲击”或“脉冲”的反应程度。在宏观经济或金融市场的分析中，脉冲响应分析能够帮助我们理解某一政策变化或经济冲击是如何随着时间的推移影响经济变量的。 DY溢出指数是指由Diebold和Yilmaz提出的基于向量自回归（VAR）模型的溢出指数，用于衡量系统内变量间的预测误差方差分解，从而评估变量间的溢出效应。在TVAR框架下，基于DY溢出指数的研究可以提供一个更为复杂和动态的视角，来分析经济或金融市场中变量间的相互影响和信息传递。 综合上述内容，可以看到基于TVAR模型的DY溢出指数研究不仅仅局限于传统VAR模型的分析方法，它通过引入门槛效应和参数估计的LR检验，以及脉冲响应分析等方法，能够更深入地揭示经济和金融变量之间的动态互动关系。这种研究方法在经济学和金融学中具有重要的应用价值，尤其是在分析具有非线性特征的复杂系统时，如金融市场、宏观经济政策的制定与实施、以及国际经济的联动效应等方面。 此外，由于文章中提及了“前端”这一标签，虽然它不是本文的主要内容，但可以推测该研究可能涉及到数据的可视化、交互式分析平台的构建等前端技术，以辅助于模型结果的呈现和分析。 基于TVAR模型的DY溢出指数研究是一个集理论与实证、方法论创新与应用拓展于一体的综合性研究领域。通过对模型的深化和拓展，该研究不仅提升了对现实经济金融现象的解释力，也为政策制定者和市场参与者提供了更为丰富的分析工具和决策支持。

基于深度学习混合模型的时序预测系统：CNN-LSTM-Attention回归模型在MATLAB环境下的实现与应用,基于多变量输入的CNN-LSTM-Attention混合模型的数据回归与预测系统,CNN-LSTM-Attention回归，基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测，多变量输入单输入，可以更为时序预测，多变量 单变量都有 LSTM可根据需要更为BILSTM,GRU 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel 、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 、代码中文注释清晰，质量极高 、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用适合新手小白 、 注：保证源程序运行， ,核心关键词：CNN-LSTM-Attention; 回归预测; 多变量输入单输入; 时序预测; BILSTM; GRU; 程序调试; MATLAB 2020b以上; 评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE）; 代码中文注释清晰; 测试数

黄石市 第三届 “青磁湖杯”数学建模挑战赛论文 全球气候变化及其影响因素研究是一个重要的研究课题，在地理气候研究中，占据 着很重要的地位。之所以各界研究学者将全球气候变化这一课题放在研究的重要位置， 是因为这一课题与全人类的生活紧密联系、难以分割。通过建立数学模型弄清楚全球气 候变化的规律及其影响因素，有针对性的进行科学合理的应对措施，对人类生存具有非 凡的意义。 （1）搜集近年来的相关数据，研究全球气候变化的趋势，并预测中国 2030 年的气 候情况。 （2）寻找影响气候变化的因素，建立合适的数学模型，研究全球气候变化的主要 影响因素。 （3）应该采取哪些措施来有效地应对全球气候变化。 全球气候变化是当前世界面临的重大议题，它涉及到人类生活的方方面面。黄石市第三届“青磁湖杯”数学建模挑战赛的论文以基于回归模型的研究方法，深入探讨了这一问题。回归模型在气候变化研究中扮演了核心角色，通过分析历史数据，可以揭示气候模式并预测未来趋势。 论文首先使用一元线性回归模型对过去140年的全球平均温度进行了分析。通过最小二乘法确定了拟合函数，构建了一元线性回归模型，以预测2030年的气候状况。模型的有效性通过F检验得到验证，F值为516.962，p值为0.000，显著低于0.05的显著性水平，这表明模型具有很高的预测能力。据此预测，2030年全球平均气温将达到15.337℃。 在寻找影响气候变化的因素方面，论文采用了多变量灰色预测模型。通过对海洋表面温度和二氧化碳体积分数等关键因素的灰色关联度分析，发现海洋表面温度的关联度最高，达到0.988，其次是二氧化碳体积分数，关联度为0.972。这表明这两个因素对全球气候变化的影响最为显著。 针对如何有效应对气候变化，论文基于问题二的分析结果，提出了相应的策略。由于海洋表面温度和二氧化碳浓度对气候影响最大，因此，减少温室气体排放，尤其是二氧化碳，以及加强对海洋生态环境的保护，成为首要措施。此外，提高能源效率，发展可再生能源，改变人类活动模式，加强国际合作，以减缓全球变暖趋势，也是重要的应对策略。 论文在建立模型时做了若干假设，例如，数据的准确性和合理性，以及未来气候不会因偶发事件发生剧烈变化。在多因素影响下，未考虑非线性关系和某些自然灾害的影响。这些假设为模型提供了基础，但也限制了模型的全面性，实际应用时需结合实际情况进行调整。 这篇论文通过数学建模方法，尤其是回归模型的应用，对全球气候变化进行了深入研究，揭示了影响气候变化的关键因素，并提出了针对性的应对策略。这种方法为理解和解决气候变化问题提供了定量的科学依据，对于政策制定者和科研人员来说，具有重要的参考价值。

Python大数据分析与机器学习之线性回归模型数据——“IT行业收入表.xlsx”IT行业收入表_

TensorFlow2实战-系列教程1：搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2：搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法 加入正则化惩罚项 展示测试结果 - activation：激活函数的选择，一般常用relu - kernel_initializer,bias_initializer：权重与偏置参数的初始化方法 - kernel_regularizer，bias_regularizer：要不要加入正则化 - inputs：输入，可以自己指定，也可以让网络自动选 units：神经元个数

Python机器学习金融风控信用评分卡模型源码+数据，信用评分卡模型-逻辑回归模型 完整代码包 data:数据文件 code:代码文件 notebook:基于notebook的实现

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。

房地产业在中国经济发展中起着重要作用。 本文旨在衡量房地产行业的运营效率，并比较影响效率的不同因素。 选择在深圳和上海市场上市的30家公司作为运营效率研究的样本公司。 数据收集自2009年至2015年。数据包络分析（DEA）的C2R和B2C模型用于得出发现。 本研究应用Tobit回归模型研究了不同因素对效率的影响。 我们得出的结论是，大多数公司的效率不高，效率差距也很大。 Tobit回归模型的结果表明，效率与净利率和受教育程度呈正相关，与第一大股东的比例没有正相关，而与资产负债率呈负相关。 在此基础上，本文提出了一些具体的建议。

SVR实现多输入多输出回归模型搭建，python，带数据集