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    我試圖在R. 的方式合成的控制工作原理是,它對於處理過的單元和控制單元相匹配處理前的數據爲使用合成器包,它選擇權重來近似等同兩個,以便處理過的單元「看起來像」一個綜合控制單元。 它的工作方式解釋爲here。 當對治療前結果進行匹配時,我們選取​​最高爲T0的數據的線性組合。合成器包似乎只能選擇一個,它是等同於MEANS的。這就是predictor.op函數的作用。 假設,但是,我想只是它讓我選擇所

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    我正在嘗試創建一個模擬經濟模型的程序。我有一些參數,我必須能夠改變。我應該看起來像這樣。所以我的問題是我將如何創建一個程序來決定時間段和參數。假設Capital 1期間1由Capital_1 =(1-s)* Output_0 + Capital_0給出。勞動力由Labour_1 =(1 + n)* labour_0給出。 OUTPUT_1 = Capital_1 * Labour_1 * K,其中

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    我目前正在嘗試使用R中的金融時間序列進行一些預測。我已經開始做一個線性迴歸,其中因變量是爲1, 12, 24, 36, and 48 months計算的超額回報。我計算了ln(r1/r0)爲1個月的回報,ln(r13/r1)爲12個月的回報。我的問題是:我是否也應該以這種方式計算預測指標(例如,股息收益率)?因此,返回ln(r13/r1)加上股息收益率ln(dy13/dy1),或僅在第13個月的股

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    我正在用SciPy練習,並且在嘗試使用fmin_slsqp時遇到錯誤。我設定了一個問題,我想最大化一個目標函數U,給定一組約束。 我有兩個控制變量x [0,t]和x [1,t],正如你所看到的,它們是由t(時間段)索引的。目標函數爲: def obj_fct(x, alpha,beta,Al): U = 0 x[1,0] = x0 for t in trange: U = U -

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    我用多指標(國家,年)數據幀中包含在目前的價格在當地貨幣單位國內生產總值數據大熊貓的工作,如 gdp country year AUS 2013 274865000000 2012 269562000000 2011 251727000000 2010 233604000000 2009 221002000000

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    我是線性編程的新手,並且正在通過一個最小化工廠生產成本的例子。這個例子中包含了打開和關閉工廠的能力。 我的問題是如何添加額外的限制,如果工廠關閉,那麼它需要停留3個月,如果它切換回來,那麼它需要保持4個月? 代碼: import pandas as pd import pulp factories = pd.DataFrame.from_csv('csv/factory_variables.

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    我試圖比較馬爾可夫鏈(MC)模擬和實際數據的直方圖。我嘗試使用下面的代碼來運行模擬,但我並不完全瞭解它。 R似乎已經接受了代碼,但我不知道如何運行直方圖......對於背景,數據是美國經濟的擴張和收縮(在這裏找到:http://www.nber.org/cycles.html)。我已經將這兩個狀態之間的轉換矩陣設置爲「P」,其中列總計爲1,狀態之間的轉換計算爲「每個狀態中的轉換/月數」。我認爲,「

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    下面的代碼工作得很好,但是:在我運行代碼之前,我必須每次更改樣本大小n = 25,50 ...和方差估計器。 我想用循環來解決這個問題。 此後,我簡要介紹一下代碼。在代碼中,創建給定樣本大小n的1000個迴歸模型。然後,通過OLS估計1000以外的每個迴歸模型。之後,我根據1000個樣本中x3的不同beta值計算t統計量。零假設爲:H0:beta03 = beta3,即計算得到的x3的β值等於我定

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    我正在使用包中的DCC Garch rmgarch - 您在上面看到的代碼。 根據我的願望進行的情節調整不適合,因爲如果由於我有非常長的時間序列而使用正確的時間序列,所以我不確定是否因爲x軸的標題錯誤。 我必須使用每日和每月的數據,以及每月的數據我得到的問題,看到我的結果。 爲此,我使用rcor(dcc.fit)來顯示DCC Garch生成的相關性。 現在我的第一個問題是,如果有可能獲得相關的一個

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    如果勞動力每人每天25美元,資本是每天50美元,租金是25美元。如果資本是固定成本或變量,我會感到困惑。我知道勞動力和租金是可變成本。是資本變量還是固定成本?