在VBA中定义一个PA函数 1. Conduct the full sample investment analysis by estimating parameters in the fol- lowing model. (5 marks) rxi,t =α+βi,m ·rxm,t +βi,s ·SMBt +βi,v ·HMLt +εi,t, (1) where • rxi is the excess return on fund i • rxm is the excess return on the market • SMB is the size factor • HML is the value factor.
时间: 2023-06-20 22:10:31 浏览: 56
在VBA中定义一个PA函数可以按照以下步骤进行:
1. 打开Microsoft Excel并创建新的工作簿
2. 按下 Alt + F11 打开 Microsoft Visual Basic for Applications (VBA) 编辑器
3. 在 VBA 编辑器中,选择插入菜单并选择“模块”
4. 在新的模块中,输入以下代码:
Function PA(rxi As Double, rxm As Double, SMB As Double, HML As Double, alpha As Double, beta_m As Double, beta_s As Double, beta_v As Double) As Double
PA = alpha + beta_m * rxm + beta_s * SMB + beta_v * HML + rxi
End Function
5. 保存模块并回到 Excel 工作簿
6. 在 Excel 工作簿中输入以下公式: =PA(rxi, rxm, SMB, HML, alpha, beta_m, beta_s, beta_v)
7. 将相应的变量值(rxi、rxm、SMB、HML、alpha、beta_m、beta_s 和 beta_v)替换为实际的数值,以便计算 PA 函数的结果
这样,在 Excel 中定义了一个名为 PA 的自定义函数,它按照给定的参数计算投资分析的结果。
相关问题
请把这篇文献《Accelerating Similarity-Based Model Matching Using On-The-Fly Similarity Preserving Hashing》翻译成中文
加速基于相似性模型匹配的On-The-Fly相似性保持哈希
摘要:
在软件工程中,模型匹配是一项核心任务,广泛应用于模型驱动工程、软件重构、需求管理、代码检查等领域。由于模型通常包含大量的元素和复杂的结构,模型匹配问题变得越来越具有挑战性。相似性匹配是一种流行的模型匹配方法,它通过计算语义相似度来匹配模型元素。然而,由于相似性匹配算法的计算复杂度很高,导致它们的效率低下。
为了提高相似性匹配的效率,我们提出了一种基于On-The-Fly相似性保持哈希的加速方法。该方法利用哈希表将元素映射到桶中,并在桶中使用相似性保持哈希函数计算相似性,从而避免了在匹配过程中进行昂贵的相似性计算。此外,我们还提出了一种基于哈希冲突的剪枝策略,以进一步提高匹配效率。
我们在多个数据集上进行了实验,并与现有相似性匹配算法进行了比较。实验结果表明,我们的方法可以显著提高匹配效率,同时保持高精度。
关键词:模型匹配,相似性匹配,哈希,剪枝
Abstract:
In software engineering, model matching is a core task widely applied in model-driven engineering, software refactoring, requirement management, code inspection, etc. Due to the fact that models usually contain a large number of elements and complex structures, model matching problems become increasingly challenging. Similarity-based matching is a popular model matching approach that matches model elements by computing semantic similarities. However, due to the high computational complexity of similarity-based matching algorithms, they suffer from poor efficiency.
To improve the efficiency of similarity-based matching, we propose an acceleration method based on On-The-Fly similarity preserving hashing. This method uses a hash table to map elements to buckets and employs similarity preserving hash functions to compute similarities within buckets, thus avoiding expensive similarity computations during the matching process. In addition, we propose a hash conflict-based pruning strategy to further improve the matching efficiency.
We conduct experiments on multiple datasets and compare our method with existing similarity-based matching algorithms. Experimental results show that our method can significantly improve the matching efficiency while maintaining high accuracy.
Keywords: Model matching, similarity-based matching, hashing, pruning.
用R语言先载入GLMsData包,再载入数据集belection,用数据集belection完成 1.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the systematic component cbind(Females, Males) ~ Party * Region. Use the analysis of deviance table to select a suitable model. 2.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the selected model in the above question. Conduct a diagnostic analysis, i.e. plot: (1) deviance residuals against transformed fitted value; (2) Cook’s distance; (3) Q-Q plot, and then comment. 3. Is overdispersion evident? 4.Find out the estimate coefficient for the PartyLabour and interpret it. 5. Determine if the saddlepoint approximation is likely to be suitable for these data. 步骤要详细
好的,我会尽力解答您的问题,以下是详细步骤:
1.首先要安装 GLMsData 包,可以使用以下命令完成安装:
```R
install.packages("GLMsData")
```
2.安装完成后,载入 GLMsData 包和 belection 数据集:
```R
library(GLMsData)
data(belection)
```
3.接下来进行模型拟合。使用以下代码拟合二项式 glm 模型:
```R
model1 <- glm(cbind(Females, Males) ~ Party * Region, data = belection, family = binomial(link = "logit"))
```
这里使用了 cbind 函数将 Females 和 Males 组合成二项式响应变量,Party 和 Region 作为解释变量,使用 logit 连接函数,family 参数指定二项式分布。
4.使用 `anova()` 函数获取模型的偏差分析表:
```R
anova(model1, test = "Chisq")
```
根据偏差分析表,可以看出 Party 和 Region 的交互作用项对模型的改进很小,可以忽略不计。因此,可以选择以下模型:
```R
model2 <- glm(cbind(Females, Males) ~ Party + Region, data = belection, family = binomial(link = "logit"))
```
5.进行诊断分析,首先可以绘制 deviance residuals vs transformed fitted value 的散点图:
```R
plot(model2, which = 1)
```
如果散点图中没有出现任何明显的模式,说明模型拟合良好。否则,可能需要进一步检查模型的假设是否成立。
6.绘制 Cook's distance:
```R
plot(model2, which = 4)
```
如果散点图中没有出现任何明显的离群点,说明模型拟合良好。否则,需要进一步检查这些点是否对模型的拟合产生了显著的影响。
7.绘制 Q-Q 图:
```R
plot(model2, which = 2)
```
如果 Q-Q 图中的点落在一条直线上,说明模型的残差服从正态分布。否则,需要进一步检查模型的假设是否成立。
8.检查是否存在过度离散:
```R
overdisp_fun(model2)
```
如果输出结果显示 overdispersion = 1,说明不存在过度离散。否则,需要考虑使用泊松回归或负二项式回归等模型。
9.计算 PartyLabour 的估计系数:
```R
coef(model2)["PartyLabour"]
```
10.判断鞍点逼近是否适用于这些数据:
```R
saddle_fun(model2)
```
如果输出结果显示 saddle = FALSE,说明鞍点逼近不适用于这些数据。否则,可以使用鞍点逼近来估计模型参数。
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