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  1. 实用现代统计分析方法与SPSS 应用.

  2. SPSS 是英文Statistical Package for the Social Science(社会科学统计软件包)的缩写。 20 世纪60 年代末,美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS,同时成立了SPSS 公司,并于1975 年在芝加哥组建了SPSS 总部。20 世纪80 年代以前,SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984 年SPSS 总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS 微机系列产品的开发方向,极大地扩充了它的应
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2009-07-10
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:mtr3mtr3
  1. 随机过程——金融资产定价之应用

  2. 随机过程——金融资产定价之应用,要学习随机过程的可以看看。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-08-22
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:janci
  1. Malliavin Calculus for Lévy Processes

  2. Malliavin积分及其在金融中的应用;主要讲述对Levy过程的随机变分法
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2014-05-27
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_15855915
  1. python for finance source code

  2. 《Python金融大数据分析》源代码。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-10-08
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:fjchenq
  1. Python 金融大数据分析

  2. Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-05-08
    • 文件大小:47mb
    • 提供者:jisuran
  1. 金融随机分析.pdf

  2. 随机分析的基础性知识以及离散时问模型,利用较简单的离散时间二叉树模型给出了无套利期权定价方法;虽只用到简单的数学,但其中涉及的风险中性定价的概念十分深刻
  3. 所属分类:金融

  1. 金融随机分析 Shreve 中文版

  2. 《金融随机分析(共2卷)》是《金融随机分析》的第2卷,《金融随机分析》全书共分两卷。第一卷主要包括随机分析的基础性知识以及离散时问模型,利用较简单的离散时间二叉树模型给出了无套利期权定价方法;虽只用到简单的数学,但其中涉及的风险中性定价的概念卜分深刻。第二卷主要介绍连续时问模型及其在金融学中的应用;其中包含了较为实际的、具有很强操作性的定量经济学内容,同时也包含了较为完整的随机分析理论。全书各章均有评注和习题。
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2018-07-18
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:skyve
  1. python for finance

  2. 讲述python的基本操作,涉及衍生品定价及时间序列处理,随机过程等
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2018-10-18
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:xue_don
  1. 布朗运动效果图及MATLAB代码

  2. 该文档包含金融随机分析里面的布朗运动效果图以及MATLAB代码
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2019-01-15
    • 文件大小:175kb
    • 提供者:baidu_40566738
  1. 基于Gibbs抽样的贝叶斯随机波动模型分析

  2. 基于Gibbs抽样的贝叶斯随机波动模型分析,朱慧明,赵锐,随机波动性是经济金融时间序列中的一个普遍现象,它在金融风险管理研究中具有重要地位。通过分析随机波动模型的统计结构,推断了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-28
    • 文件大小:312kb
    • 提供者:weixin_38531210
  1. 大数据及在互联网金融中的运用.pptx

  2. 大数据的基本定义及特点 大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过人工,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为人类所能理解的信息。在维克托.迈尔-舍恩伯格及肯尼斯.库克耶编写的《大数据时代》中,大数据是指不用随机分析抽样调查的方法,而采用对所有数据进行分析的方法。
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2020-02-05
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:ttataat
  1. 金融大数据平台项目规划

  2. 银行业一直是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段,如今随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 目前,国内银行都积累了海量的金融数据,包括各类结构化、半结构化、非结构化数据,数据量巨大,存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用,显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后,才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术,可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2019-03-16
    • 文件大小:626kb
    • 提供者:qq_42349551
  1. 金融随机分析

  2. 随机分析参考答案 对复习学习帮助很大 用于量化分析学习很有帮助
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-02-09
    • 文件大小:569kb
    • 提供者:gilbert0703
  1. 金融随机分析 1

  2. 金融随机分析1\金融随机分析:二叉树资产定价模型 第一卷(高清).
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2012-10-08
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:yulu12
  1. 基于随机矩阵理论的新兴市场交叉相关性分析

  2. 本文通过对尼日利亚股票市场(NSM)和约翰内斯堡证券交易所(JSE)的价格收益的相互关系矩阵进行深入分析,调查了撒哈拉以南非洲两个主要股票市场的普遍金融动态。在2009年至2013年期间。在JSE中,股票之间的相关性强度要比NSM高。 NSM中的股票价格动态对于将来对尼日利亚衍生工具进行建模非常重要,因此,有必要指出的是,其他股票与石油部门之间的互动性较弱,而银行业股票具有较强的正互动性与证券交易所的其他部门。 对于JSE而言,与石油行业和饮料行业具有更大的行业相关性,而不是与证券交易所中其他资
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-05
    • 文件大小:486kb
    • 提供者:weixin_38700790
  1. 具有随机波动率的市场价格金融模型的数学分析

  2. Heston模型是最流行的用于期权定价的随机波动率模型之一,用于测量金融市场中不同参数的波动率。 在这项工作中,我们研究偏微分方程对Heston模型的统计分析。 Heston提出的模型考虑了资产收益的非对数正态分布,杠杆效应以及波动率的重要均值回复性。 我们根据相关参数和波动率的不同值对收益分布进行了分析,然后针对不同情况(例如ρ> 0,σ> 0,ρ> 0)测量参数ρ(相关系数)和σ(标准偏差)的影响。 ρ= 0,σ= 0,ρ<0,σ<0等等。关于Heston模型的
  3. 所属分类:其它

  1. 使用二次方差估计带补偿泊松跳跃的随机波动率

  2. 交易价格相对于时间的变化程度由收益率的标准偏差来衡量。 我们从随机微分方程得出均匀波动数据的随机波动率估计值。 我们指出,价格过程是由半市场驱动的,数据是均匀分布的。 Malliavin和Mancino [1]的结果通过添加补偿泊松跳跃得到扩展,该泊松跳跃使用二次方差来计算波动率。 波动率是从每日数据中计算得出的,没有假定其功能形式。 我们的结果非常适合金融市场应用,尤其是高频数据分析以计算波动率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-03
    • 文件大小:538kb
    • 提供者:weixin_38735119
  1. 马尔可夫切换的高灵敏度均值回归随机微分方程的Euler-Maruyama数值解及其在金融中的应用

  2. 高灵敏度均值回复随机微分方程是一种广泛使用的金融模型。此模型中添加了马尔可夫切换机制,从而形成了通用财务模型(简称RS CKLS)。目的是研究RS CKLS的Euler数值解,并应用RS CKLS研究财务问题。首先,证明了在适当的条件下对于RS CKLS存在唯一的正全局解。然后表明,RS CKLS的Euler数值解在概率意义上收敛到其实际解。最后,采用RS CKLS对上海7天银行同业拆放利率进行实证分析。使用最大似然法估计模型参数,假设检验结果表明,与CKLS相比,RS CKLS在拟合7天上海银
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:492kb
    • 提供者:weixin_38715048
  1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战

  2. 本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题,进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是,分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话,会带来大量的网络IO操作,算法效率将非常低,为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略,然后对其源码进行分析,最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位,2014年Spark风靡IT界,Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术,成为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:908kb
    • 提供者:weixin_38689976
  1. Spark随机森林算法原理、源码分析及案例实战

  2. 本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题,进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是,分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话,会带来大量的网络IO操作,算法效率将非常低,为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略,然后对其源码进行分析,最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位,2014年Spark风靡IT界,Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术,成为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:908kb
    • 提供者:weixin_38631599
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