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    因子分析过程_怎么得出公因子stata

    今天说一说因子分析过程_怎么得出公因子stata,希望能够帮助大家进步!!!...因子分析一般步骤 (1)对数据样本进行标准化处理。   (2)计算样本的相关矩阵R。   (3)相关矩阵R的特征根和特征向量。   (4)根据系统要求的累积贡献率确定因子个数。   ...综合得分 利用因子给每个样本一个综合得分 首先计算各因子的值,使用上面的步骤计算因子1,2,3的得分 其次计算各因子所占的比例,利用旋转后的结果如下: 每个因子所占比例分别是0.2193,0.1998,0.1879...,累计贡献率是0.6069 则每个因子所占比例: 因子1权重 = 0.2193 / 0.6069 因子2权重 = 0.1998 / 0.6069 因子3权重 = 0.1879 / 0.6069 最后综合得分...= 因子1权重 * 因子1得分 + 因子2权重 * 因子2得分 + 因子3权重* 因子3得分 最终的综合得分到底如何使用,表达什么,只能仁者见仁智者见智了。

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    机器学习因子:预测周期怎么选?

    在短周期预测模型中,高换手的短期因子占主导;而在长周期预测模型中,低换手的基本面(如质量和价值)占主导; 考虑交易成本后,我们发现长周期模型与短周期的Alpha是正交的。...数据和模型 去除微盘股的所有美股上市公司1957年至2021年的数据(以2004年分成前后两段),平均每月2651个股票; 因子:Chen和Zimmermann的开源因子库(OSAP)中206个因子;...2、下图左边包含了1M预测期排名前10重要的因子,以及这些因子在其他预测周期的重要性;下图右边包含了12M预测期排名前10重要的因子,以及这些因子在其他预测周期的重要性。...在较短的预测期,重要的因子主要是短期因子,如短期反转(STreversal),趋势(TrendFactor)和行业势头(IndRetBig)是重要的。...在某种程度上,这是由样本早期规模因子的强劲表现驱动的,导致模型将规模确定为回报的强大预测因子这也部分解释了2004年后模型表现较弱的原因,当时规模因子的表现衰减严重。

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    快投稿了,怕期刊影响因子(IF)猛跌怎么破?

    许多著名学术期刊均会在其网站上注明期刊的影响因子,以表明其在对应学科的影响力;许多知名学府也以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。...期刊影响因子的大幅变动对研究生的毕业至关重要。...从定义可以解释为何新期刊只在创刊后的第3年才有IF,也可以知道为何有些不良期刊通过“自引”来操控IF,以及“疯狂扩刊”给影响因子带来的风险(M+N增幅较大而引用不能同幅度增长时,影响因子便会迅速缩水)。...它的2019年度的影响因子(2020年6月公布)或者它的即时影响因子,该怎么操作呢? 00 打开数据库网址: http://isiknowledge.com/?...2019年1-11月下旬,该杂志的引用次数为1029,根据平均值推算,本年度总的引用数应该在1200次左右,所以《Cells》杂志2019年度影响因子应该在3.75-4.25之间,跟它2018年的影响因子

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    利用JAVA定积分

    Java 中,可以使用数学库 Math 中的方法来计算定积分或者其他数学表达式。本次需求是利用JAVA定积分,也就是编译一个自动计算定积分的函数。理论步骤首先理解什么是定积分?...根据定义,曲线面积,分成n个区间,即n个矩形,由于每个区间差都是一样的,可作为一个矩形的宽,矩形的长为每个区间的中点对应的函数,长和宽的乘积就是其中一个小矩形的面积,将n个小矩形的面积相加就是,该被积函数的积分...定义每个小区间的间隔差方法,即将范围分成n个等区间代码实践理论知识,已分析完成,那么接下来就用代码案例进行实现,比如计算表达式 f(x)=2*x*x+x 的定积分:package 高数;import java.util

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    如何逆矩阵_副对角线矩阵的逆矩阵怎么

    作为一只数学基础一般般的程序猿,有时候连怎么逆矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何3×3矩阵的逆矩阵的文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年的数学课件。 好的,下面是第二步求出转置矩阵。矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转,也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。...第四步,将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵,并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵(有时也称为共轭矩阵),用 Adj(M) 表示。...伴随矩阵是辅助因子矩阵的转置,这就是为什么在第二步中我们要将矩阵转置以求出辅助因子的转置矩阵。 可以通过将 M 与 M^-1相乘检验结果。你应该能够发现,M*M^-1 = M^-1*M = I.

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    机器学习与因子模型实证:怎么进行模型训练?

    例如,动量和价值因子在多个国家中表现出色,而流动性因子则在某些国家中表现较差。 4、在构建未来回报预测器时,考虑多个异常变量之间的非线性关系可以提高模型的预测能力。 测试了哪些因子?...主要测试了113个基本面因子、75个量价因子、18个分析师因子及19个估值因子和15个其他因子。所有因子的数据都基于截面排序标准化到(0,1)的区间。因子评价主要使用多空组合收益及其显著性。...简单因子表现怎么样? 在所有的240个因子中,有167个因子(约占总体70%)的多空收益显著(t值大于1.96)。t值大于3.00的因子有132个。...基于240个因子的截面排序的均值,本文构建了一个Baseline factor。与所有单个因子组合的平均表现对比,Baseline因子的换手率更高,月度平均的表现也更优。...等权Baseline因子的表现也显著大于市值加权的Baseline因子表现。在接下来的研究中,本文将对比各模型于Baseline因子的表现。 机器学习模型表现怎么样?

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