这意味着，平均增长率不是常规的计算方式[100%+(-50%)]/2=25%。这种将N个值加总再除以N所得的平均数，叫做算术平均数，适用于求解在同一时间截面上，不同分类的平均值。...不适用于求解在时间纵向上的平均值。 在时间纵向上，因为有指数的效应，所以需要用几何平均数，即N个值相乘再开N次方。...根据上一节的定义，月度复合增长率的求法如下： 平均成本复合增长率 = var beginning_value=calculate([均成本],FILTER('完工成本',(year('完工成本'[完工月份...特殊情况 当数据的颗粒度与所求复合增长率颗粒度一致时，即假设表格每行代表年度（或月度）数据，目标求年度（或月度）复合增长率，则可用以下方法： 复合增长率=geomeanx(表，变化倍数)/100-1...其中，变化倍数需另外建一个计算列=本期/上期。 不足 从公式可见，复合增长率只考虑期初期末，更适合于反映单调递增或递减的指标变化。而对于非单调性变化的指标，无法反映期间的发生了多少波澜。
核心观点 在控制了市场溢价、规模因素、盈利能力等因素后，无论lead股票和follower股票之间的业务关系如何，他们之间的收益都具有较强的共振效应。...新闻共现图的月度degree是一个很好的预测股票横截面收益的指标。一个月的再平衡投资组合测试表明，degree提供了显著的正Alpha（相对Fama-French三因子和五因子模型）。...我们也可以根据lead股票的收益的正负，单独计算正（负）lead return： 共现股票收益关联性研究 本文使用以下多元面板回归，研究lead股票与follow股票收益的关联性。...； 非同一行业lead股票收益有明显的反转效应（即前一天它们收益越低，follower股票收益越高）； 正lead return的股票有明显的动量效应（即前一天它们收益越高，follower股票收益越高...）； 根据以上测试结果，我们可以将具有有效预测作用的lead return进行加总，构建以下因子，分组测试结果如下表所示： \mathcal{L R}_{a g g}\left(\omega_{i j
这项研究受到了John Jiang的启发，他现在在Eucalyptus（云计算软件创业公司）工作。你可以阅读他的分析，提示一下，他把分析转移到了Eucalyptus网站上。...与加入Apache软件基金会之前的流量对比，可以在之前的文章中可以看到。开发月度贡献者人数达到225人，而用户月度贡献者人数达到175人。...最值得注意的是，用户列表中的贡献者人数似乎与开发者贡献者人数有关。这或许意味着开发者数量趋于稳定，用户基数增加。这两个列表的总和现在已经超过了500人。...[月度独立贡献者] [独立贡献者总量] 公司：在开发和用户列表中作出贡献的公司，其数量以及迄今为止的总数量如下图所示。与每月贡献者人数相似，我们看到用户列表变化更快、多样。...[公司总数（根据邮箱划分）] [月度公司数目（根据邮箱划分）] 提交和营销：提交列表表示提交者的数量，而不是修改代码的数量。这些提交者经常使用由其他没有写入权限的贡献者提交的补丁。
如果一个组合根据一个固定的波动目标定期调仓，往往能获得更高的风险回报。当资产的波动上升，波动率聚集告诉我们，高波动的状态很可能会持续；杠杆效应告诉我们市场会下跌；此时，波动目标的策略会降低资产的头寸。...当资产的波动下降，波动率聚集告诉我们，低波动的状态很可能会持续；杠杆效应告诉我们市场会上涨；此时，波动目标的策略会增加资产的头寸。...测试了日度和月度两种调仓频率，测试时间为1927年1月1日至2019年12月31日，组合的标的为美国上市的股票及1个月的国债。...最后，基准组合在三个子区间段的已实现波动率变化非常大，这说明不同区间的市场状态有着非常不一样的变化。...作者测试了IGARCH方法下，波动目标策略Strategy E的表现，如图9所示，可以看出： 相对Strategy C，组合的波动明显降低，更接近10%的固定暴露 收益整体上没有变化 尾部损失也没有明显的变化
我们提出了一个解决方案，进一步放宽对关系的假设，并将这种方法扩展到分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个模型家族，可以以灵活的方式描述沿预测器空间和其发生的滞后维度同时变化的效应。...基函数 x和g()之间的关系由s(x)表示，它作为一个线性项的总和包含在广义线性模型的线性预测器中。这可以通过选择一个基数来实现，基数是一个函数空间，我们认为s是其中的一个元素。...交叉基的概念 虽然DLNM的代数符号可能相当复杂，涉及到三维数组，但基本概念是建立在交叉基数的定义上的，是很简单的。交叉基点可以被描绘成一个双维的函数空间，同时描述沿x的关系的形状及其分布的滞后效应。...最后，通过将不同滞后期的所有贡献相加，可以计算出总体效应的估计值。矢量etot和相关的标准误差esd tot，由每个滞后期的贡献相加得到，说明整个滞后期的暴露效果。 ...我们根据修改后的赤池和贝叶斯信息标准来选择结的数量，它定义了每个维度上的df，用于通过准似然法拟合的具有过度分散反应的模型，具体内容如下。
我们提出了一个解决方案，进一步放宽对关系的假设，并将这种方法扩展到分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个模型家族，可以以灵活的方式描述沿预测器空间和其发生的滞后维度同时变化的效应。...基函数 x和g()之间的关系由s(x)表示，它作为一个线性项的总和包含在广义线性模型的线性预测器中。这可以通过选择一个基数来实现，基数是一个函数空间，我们认为s是其中的一个元素。...交叉基的概念 虽然DLNM的代数符号可能相当复杂，涉及到三维数组，但基本概念是建立在交叉基数的定义上的，是很简单的。交叉基点可以被描绘成一个双维的函数空间，同时描述沿x的关系的形状及其分布的滞后效应。...最后，通过将不同滞后期的所有贡献相加，可以计算出总体效应的估计值。矢量etot和相关的标准误差esd tot，由每个滞后期的贡献相加得到，说明整个滞后期的暴露效果。...我们根据修改后的赤池和贝叶斯信息标准来选择结的数量，它定义了每个维度上的df，用于通过准似然法拟合的具有过度分散反应的模型，具体内容如下。 所有的分析都是用R软件进行的。
本文侧重于基于两种效应预测实物商品需求的变化： 需求过剩：由于实物商品需要储存，库存短缺或库存过剩的情况都是不希望看到的。而且，在某种程度上，商品需求似乎会随着工业活动的起伏而起伏。...为此，我们首先将所有每个商品期货的回报标准化到具有10%（年化）波动目标的头寸。（根据指数移动平均的历史标准差进行计算）。每个月底头寸都会重新平衡。...单个指标的月度胜率为52%（即指标的变化方向与下月期货价格变动方向相反的比率），两个指标的合成指标的胜率为53%，合成指标与期货收益率的相关性也在统计上显著，相关性的值为7-7.5%之间。...，月度胜率为52.4%。...合成一个综合的预测指标 首先将库存变动和工业生产增长指标计算Z-score，并计算两者的均值。将该均值取负数和与原始的ISM变动值相加形成综合指标。
理论让我们从高斯线性模型的方程开始 ：GAM中发生的变化是存在光滑项：这仅意味着对线性预测变量的贡献现在是函数f。从概念上讲，这与使用二次项（）或三次项（）作为预测变量没什么不同。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...对于此示例而言，它很好且简单，因为我们仅根据光滑项对y进行建模，因此它是相当相关的。顺便说一句，您也可以只使用 plot.gam 绘制光滑项。好的，现在让我们更详细地了解基函数的构造方式。...s(month, bs = 'cc', k = 12) + s(time)让我们看一下拟合的光滑项：从这两个光滑项来看，我们可以看到，月度光滑项检测到CO2浓度的月度上升和下降——从相对幅度（即月度波动与长期趋势...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。
相关视频**拓端，赞18理论让我们从高斯线性模型的方程开始 ：GAM中发生的变化是存在光滑项：这仅意味着对线性预测变量的贡献现在是函数f。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...对于此示例而言，它很好且简单，因为我们仅根据光滑项对y进行建模，因此它是相当相关的。顺便说一句，您也可以只使用 plot.gam 绘制光滑项。好的，现在让我们更详细地了解基函数的构造方式。...s(month, bs = 'cc', k = 12) + s(time)让我们看一下拟合的光滑项：从这两个光滑项来看，我们可以看到，月度光滑项检测到CO2浓度的月度上升和下降——从相对幅度（即月度波动与长期趋势...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。
理论 让我们从高斯线性模型的方程开始 ： GAM中发生的变化是存在光滑项： 这仅意味着对线性预测变量的贡献现在是函数f。从概念上讲，这与使用二次项（ ）或三次项（ ）作为预测变量没什么不同。...例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。...对于此示例而言，它很好且简单，因为我们仅根据光滑项对y进行建模，因此它是相当相关的。顺便说一句，您也可以只使用 plot.gam 绘制光滑项。 好的，现在让我们更详细地了解基函数的构造方式。...s(month, bs = 'cc', k = 12) + s(time) 让我们看一下拟合的光滑项： 从这两个光滑项来看，我们可以看到，月度光滑项检测到CO2浓度的月度上升和下降——从相对幅度（即月度波动与长期趋势...因此，您需要依靠视觉上解释光滑项（例如从对plot（gam_model）的调用）或根据预测值进行推断。
，这种效应可以用在动态因子的模型构建中。...每个大类大概有15个因子，这些因子涵盖了大部分常用的因子。部分因子如下表1，详细的62个月度因子定义见附录。 因子的方向也是根据因子的逻辑决定的，下表2列出了负向因子和双向因子。...比如DAR是一个负向因子，因为逻辑上负债资产比率越高，股票的质量越低，收益率就越低。但像return_1M因子可能是双向的，正向代表动量效应，负向表示反转效应。...这揭示了A股稳健模型的重要性——识别市场变化和适应不断变化的市场机制的能力。 面板数据分析 在一段强劲的表现之后，因子的有效性会衰减或完全消失（Vopati et al.2020）。...2、预测能力持续性过滤（Predictive power persistency filtering），根据36个月滚动数据计算一阶马尔可夫链转移概率。
国内目前的投资者结构，散户数量众多，持有市值也多，并且贡献了绝大多数流动性。根据上交所2018年统计年鉴的数据，A股目前自然人账户数过99%。 ?...基本面良好的小公司，收入利润基数小，即使当前盈利不好，随着公司发展，容易实现较快的增长速度，这也是个人投资者愿意买小股票的原因。...我们以沪深300指数代表大盘，中证500指数代表小盘，计算两指数的价格对数差作为大小盘相对强弱指标，也可以看出，2017年之后，小盘股明显弱势，对于这种变化，目前有以下几种解释。 ?...因子轮动论 从股价的估值盈利分解出发，股票的表现可以归因到的估值变化和盈利变化两方面，受到宏观环境的影响，大小盘估值盈利水平在不断发生变化。目前大部分观点是A股是盈利驱动的，估值变动起到很小的作用。...而市场总是偏好盈利预期好的版块，导致市场偏好的风格也在不断变化，所以未来会怎么样，要关注市场估值盈利水平的变化。
同时，它也可以影响大气环境和气候变化。植被蒸腾释放的水蒸气可以影响大气湿度和云的形成，从而对降雨和气温产生影响。...中国地区蒸腾产品（Evapotranspiration,ET）由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MOD16A2.061）通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品，解决了影像云雾覆盖...EMDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA") 名称 类型 空间分辨率（m） 值域范围 无效值 比例因子 描述信息 mean Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成...ET均值产品 min Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最小值产品 max Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother...算法计算得到的平滑后的月度合成ET最大值产品 total Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET产品 date string 影像日期
AND，OR，XOR等操作符，以及其他位操作都是 Bitmaps 的常用操作。 2. 基数 Bitmap 中 1 的个数称之为基数。...我们有一种有效算法来计算基数，例如，在 MacBook Pro 上，在包含10亿位填充90％的 Bitmap 上计算基数耗时 21.1 ms。 ? 3....要计算每周或每月度量指标，我们可以简单地计算一周或一个月中所有每日 Bitmap 的并集，然后计算结果 Bitmap 的总体基数。 ? 你还可以非常轻松地提取更复杂的指标。...使用1.28亿用户进行性能比较 下表显示了针对1.28亿用户在1天，7天和30天计算的比较。...优化 在上面的示例中，我们可以通过在 Redis 中缓存计算的每日，每周，每月计数来优化每周和每月计算。 这是一种非常灵活的方法。
(ERA5) 中的月度大尺度预测因子，以及 1981 年至 2005 年观测到的月度风速数据，建立了 ECA-Net 降尺度模型。...然后，利用被验证的模型，通过由 GCM 提供的月度大尺度预测因子，对多种情境下的未来风速进行了投影，并基于风能密度函数计算了风能潜力。...本研究的流程图 上图中，浅粉色框表示训练数据，浅绿色框表示验证数据，黄色框表示 GCM 数据，浅蓝色框表示 ECA-Net 降尺度模型，橙色框表示降尺度风速，灰色框表示风能潜力计算，绿色框表示在气候变化下风能潜力变化的分析...具体而言，如下图，在高、中、低三种碳排放情境下，研究人员计算了各子区域风能密度的时空变化趋势，结果显示，在 α 水平为 0.05 时具有统计学显著性（除了 SSP5-8.5 情境下的中部地区）。...风能资源前景巨大但仍面临挑战 为缓解化石能源燃烧排放二氧化碳造成的温室效应，传统能源结构必须改革升级，以促进清洁低碳能源的发展。
这篇主要介绍 MySQL 索引的 Cardinality 值（基数）以及索引的可选择性。 索引基数值 索引基数的含义： 由索引中唯一值计算的一个预估值。...举例 下面来举例说明索引基数在不同的数据分布场景下的变化以及对优化器的影响。...联合索引 idx_u1 的基数是按照多个键值依次组合计算，分别为(r1),(r1,r2),(r1,r2,r3)， 以下为计算方式： (localhost:mysqld.sock)|(ytt)>select...也不一定，如果后期字段 r4,r5 的数据分布有变化，可能索引 idx_u2 的顺序也得改。所以说索引的建立和数据的分布关系非常大，也就是和索引的基数关系非常大。...比如由于某些业务变化，表 ytt_sample 字段 r6 的数据分布发生了变化（表行数变大，字段 r6 对应范围的数据收窄），数据变化过程此处省略。
p=13530 ---- 负利率是指从名义利率中扣除通货膨胀效应后的实际利率为负值的现象。...从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。 年金资本化规模考虑了最新的死亡率，并根据当前的经济和金融数据以5％的利率为基础。...但是我们保持5％的费率。当我尝试讨论利率的选择时，我感到惊讶。折现率对年金价值有影响。 下来我们用R语言构造年金值。...年金利率和价值的演变 表明计算利率为5％的年金的可能现值（通常在几年前使用）或- 2％（今天的利率很低，甚至是负数）可能会产生巨大的影响。但是“真实情况”呢？...2008年1月以100为基数 > plot(D,b15f*100,col="red",type="l")> lines(D,b15h*100,col="blue") 此外，在2008年价值100的年金现在价值
（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。...它发布了中国 800 多个气象站的日常天气变量，包括大气压力、温度、相对湿度、风向、风速、降水和蒸发量。 本研究根据气象站坐标将气象站与城市进行匹配。气象站并将每日数据平均转换为月数据。...最后，我们包括月度碳价格、ETS 配额月度交易量、中国核证减排量 (CCER) 月度交易量、年度上限、处罚强度以及获取 ETS 绩效的分配方法。...其他试点和其他年份的数值是在民间报告(32)和深圳试点第一年运行报告中报告的估计值。处罚强度和分配方法的数据来源与上限变量一致。 部分结果： 图 1. PM2.5 的季节性平行趋势假设和动态效应。...此外，我们发现ETS对试点城市300公里范围内的邻近非试点城市有积极的溢出效应，对顺风城市的影响更大，尤其是在夏季和冬季。
当序列当中上升和下降模式并不在固定的日历间隔出现时，就会出现循环的行为。需注意不要混淆循环的效应和季节的效应。 所以，怎样区分循环的和季节性的模式呢？ 如果模式不是基于固定的日历频率，那它就是循环的。...因为，循环效应不像季节性那样受到商业和其他社会经济因素的影响。 6....平稳时间序列也没有季节效应。 所以如何识别一个序列是否平稳呢？让我们通过实例来展示一下： 平稳和非平稳时间序列 上图来自R语言的 TSTutorial。 所以为什么平稳序列是重要的呢？...怎样计算偏自相关函数? 怎样计算偏自相关呢? 序列滞后量（k）的偏自相关是Y的自回归方程中滞后量的系数。Y的自回归方程就是Y及其滞后量作为预测项的线性回归。...移动均值就是定义宽度的滚动窗口的均值。但是你必须明智地选择窗口宽度，因为大范围窗口可能会造成序列过度平滑。例如，窗口大小等于季节持续时间时（例如：12为月度序列），将有效地抵消季节效应。
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