DeepMTS深度学习多元时间序列分析预测宏观经济指标数据可视化|附数据代码
在数据科学领域,时间序列分析一直是一个至关重要的研究方向,尤其在金融、气象、医学以及许多其他科学和工业领域中,准确的时间序列预测对于制定策略、政策规划以及资源管理都具有极其重要的意义。
在数据科学领域,时间序列分析一直是一个至关重要的研究方向,尤其在金融、气象、医学以及许多其他科学和工业领域中,准确的时间序列预测对于制定策略、政策规划以及资源管理都具有极其重要的意义。
发展低空经济对于拓展市场、扩大内需具有积极意义,同时也能够推动创新、丰富供给,促进不同领域的融合发展。
随着农业和农村经济的快速发展,各地区之间的经济差异日益显著。
在摆脱了三年的新冠疫情后,2023年的中国经济开始复苏,但步伐仍显蹒跚。
WeChat Tencent QQ email print 由Li Yu撰写 进而起到降维的目的,还可检验变量
到2030年,中国的人工智能(Al)将会改变交通等重要行业的发展格局,产生不可估量的经济效应,而要抓住这个机会,就必须开展多个层面的战略合作与能力建设。
本文收集信息和数据,从多方面评估分析美光科技的市场走向,商业前景。
近段时间,美国总统大选引起了世界各国的关注。
建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析
本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序,并根据其数值水平对面板进行着色。
两阶段最小二乘法(2SLS)回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。
然而,诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反,我们使用虚拟变量来衡量它们。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。
在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。
简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
灰色关联分析包括两个重要功能。
第一项功能:灰色关联度,与correlation系数相似,如果要评估某些单位,在使用此功能之前转置数据。第二个功能:灰色聚类,如层次聚类。
自从Sims(1980)发表开创性的论文以来,向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。
2018年,清华大学启迪创新研究院调研组受经济日报委托,开展了“创新创业企业成长指数”调研,杭州拓端数据科技有限公司受邀作为调研对象,积极配合参与了此次调研活动,并受到了调研组在创新创业方面的高度肯定,特此被授予经济日报创业企业观察点的荣誉称号。
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