Goda Var-of-CE估计器的Matlab模拟与ANOVA比较研究

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资源摘要信息:"本项目是一个基于 MATLAB 开发的模拟实验，旨在对 Var-of-CE (Cost of Equity) 估计器进行研究，特别是使用了 Goda #3 Var-of-CE 估计器，并将其与其他两种基于 ANOVA (Analysis of Variance) 的 VarOfCE 算法进行比较。项目包含三个关键的 MATLAB 文件：ANOVA-n*-Var-Of-CE、ANOVA-n_k-Var-Of-CE 和 Variance_Of_Goda_Var_Of_CE_Estimator.m.zip。通过模拟实验模拟了 SIMULATIONS 次实验，计算 Var-of-CE，然后使用命令脚本Coefficients_In_Var_Of_VarOfCE_Estimator.m.zip 将这些方差估计值与其他算法的结果进行对比分析。" 知识点详细说明： 1. MATLAB 编程语言：MATLAB 是一种高级编程语言和交互式环境，专为数值计算、可视化和编程而设计。它广泛用于工程、科学和数学领域，尤其适合于矩阵运算、数据分析、算法开发和仿真的任务。 2. Var-of-CE 估计器：Var-of-CE 估计器是用于估算资本成本中权益成本的方差的一种工具。资本成本是企业为获得资本所必须支付的成本，而权益成本是企业为股东投资所支付的成本。在金融领域中，准确估计 Var-of-CE 对于财务决策至关重要。 3. Goda #3 估计器：Goda #3 Var-of-CE 估计器是众多 Var-of-CE 估计方法中的一种，可能是一种创新的或定制的统计方法，用于估算权益成本的方差。具体细节未在描述中给出，但可以推测其涉及特定的算法或数学模型。 4. ANOVA 方法：ANOVA 是一种统计方法，用于分析不同组别之间均值的差异是否存在统计学上的显著性。它通常用于实验设计、检验不同条件或处理下结果的差异性。在本项目中，ANOVA 被用于比较三种不同的 VarOfCE 算法。 5. 方差估计：方差估计是指对数据集的方差进行估计的过程，即估计数据点与平均值差异的程度。在统计学和金融分析中，准确地估计方差对于评估风险和不确定性至关重要。 6. 模拟实验：模拟实验是一种研究方法，通过创建模型并在计算机上运行来模拟现实世界中可能出现的各种情况。在本项目中，通过模拟实验进行多次实验，以得到 Var-of-CE 的可靠估计值。 7. 文件压缩和解压：压缩包子文件名称列表中提及的 Variance_Of_Goda_Var_Of_CE_Estimator.m.zip 表示该项目包含一个被压缩的 MATLAB 脚本文件。文件压缩是一种减少文件大小、便于存储和传输的技术。通常，压缩文件需要解压缩才能正常打开和使用。 8. 参数估计与比较：在金融模型中，参数估计是指使用数据来确定模型中的未知系数或参数值。在本项目中，通过估计和比较不同算法的参数，可以对 Var-of-CE 估计的准确性和效率进行评估。 9. 封闭形式的估计方法：与模拟方法相对，封闭形式的估计方法是指可以直接计算得到结果，而不需要进行模拟或迭代计算。这意味着对于某些问题，可以存在直接的数学公式或解析解。 10. MATLAB 脚本和命令脚本：在 MATLAB 中，脚本是一种无需用户交互即可执行一系列命令的文件。脚本可用于自动化重复性任务或复杂的数据分析。命令脚本Coefficients_In_Var_Of_VarOfCE_Estimator.m.zip 可能包含了用于比较不同 VarOfCE 算法结果的 MATLAB 代码。 以上知识点为基于给定文件信息进行的解释和扩展，以帮助理解项目的目标、所涉及的技术和可能的应用。

用于计算和绘制 Var-of-CE 估计量方差的脚本：2 比较基于方差分析的方法来估计条件期望方差在估计量的方差和其他指标方面进行比较。-matlab开发

2021-05-29 上传
用于 Var-of-CE 的不同基于方差分析的估计器的公式，发布为 IIM Kozhikode 工作论文 IIMK/WPS/338/ITS/2019/02，称为基于 n_k 的 Var-of-CE 估计器 - 它似乎具有不需要使用试点模拟计算 n* 的优点。 该脚本迭代调用...

使用 Sun-Apley-Staum 方差分析时 Var-of-CE 的 Var：Sun-Apley-Staum (SAS) 建议使用 20% 的预算来运行试点模拟并推断出 n* 估计值，他们将进一步使用该估计值。-matlab开发

2021-05-29 上传
Sun-Apley-Staum (SAS) 建议使用 20% 的预算来运行试点模拟并推断 n* 估计，他们使用 80% 的抽样预算来估计 Var-of-CE。 此代码计算 Var-of-CE 估计的闭式方差，其中协议使得 d*C 用于导频模拟，而 (1-d)*C 用于主 ...

Var-of-CE estimator 的方差使用 ANOVA 公式：Code for Var({\hat{\sigma}}^2_M) of "Efficient Nested Simulation for Estimating the Variance of a Conditional Expectation", OR, 59(4), 2011-matlab开发

2021-05-29 上传
IIM Kozhikode 工作论文的配套材料“在使用不同的 $n_k$、$1\leq{k}\leq{K}$ 时推导基于方差分析的估计器 ${\hat{\sigma}}^2_M$”，Mohammed Shahid Abdulla 和 L Ramprasath，于 2019 年 3 月 31 日提交。

Aircap_Pose_Estimator:Aircap_Pose_Estimator

2021-05-03 上传
从下载AirCap-Pose_Estimator-minimaldata 将内容（名为“ data”的目录）提取到仓库目录。安装要求Python2.7 ROS Melodic [ ] 其他要求如pip install -r requirements.txt 火炬几何v0.1.0 git clone ...

基于SAS的Var-of-CE方差分析与matlab模拟方法

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n_star_into_ANOVA.m的MATLAB脚本，该脚本能够处理Var-of-CE估计的复杂计算，并且可能包含了用于内部调用的其他脚本（例如Variance_Of_ANOVA_Var_Of_CE_Estimator.m），以实现对不同(d, (1-d))组合的方差估计。...

Matlab脚本计算Var-of-CE估计量方差及其比较分析

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该资源的文件名是 "Coefficients_In_Var_Of_VarOfCE_Estimator.m.zip"，这暗示了脚本可能涉及到方差估计量的系数计算，这是 Var-of-CE 方法中的一个重要组成部分。 知识点详细说明如下： 1. 条件期望方差（Var-of-...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() def get_optimized_results(X_train_scaled,X_test_scaled, y_train,y_test,key="imp_real"): feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=X_train_scaled.shape[1:])] train_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_train_scaled}, y=y_train[key], batch_size=50, shuffle=False, num_epochs=None) eval_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_test_scaled}, y=y_test[key], shuffle=False, batch_size=X_test_scaled.shape[0], num_epochs=1) estimator_improve = tf.estimator.DNNRegressor( feature_columns=feature_columns, hidden_units=[300, 100], dropout=0.3, # 1 optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer( # 2 learning_rate=0.01, # 3 l1_regularization_strength=0.01, # 4 l2_regularization_strength=0.01) # 5 ) estimator_improve.train(input_fn=train_input,steps=1000) # steps results_generator = estimator_improve.predict(eval_input) results = [result["predictions"][0] for result in results_generator] return results

2023-04-23 上传
这段代码是在导入TensorFlow库后，调用其中的旧版本作为默认版本，并定义了一个函数get_optimized_...其中，函数接收训练集和测试集的特征和目标数据，并使用DNNRegressor作为模型，并进行调参，以得到最优的结果。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_digits data, labels = load_digits(return_X_y=True) (n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数： {n_features}") print(data[:2]) from time import time from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ？？编程使用PCA分解，得到10个主成分，放到变量 components 中--------------------------- pca = PCA(n_components=10) components = pca.fit_transform(data) ###------------------------------------------------------------------------- ### 创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程 选择保持 98%的信息的PCA模型，用名为pca的变量表示 ---------- pca = PCA(n_components=0.98) ###------------------------------------------------------------------- ###创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ###??编程 创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ }可以选择不同的KMeans的参数对digits进行聚类，比较实验结果，并选择一个针对此问题的最好模型

2023-05-25 上传
这份代码是用数字数据集（load_digits）进行 KMeans 聚类和 PCA 降维后再聚类的实验，可以通过调整 KMeans 的参数来比较不同实验结果，最终选择最好的模型。 第一部分是载入数据集并展示基本信息： ```python ...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[198], line 10 3 # 测试参数 4 param_test = { 5 'splitter':('best','random'), 6 'criterion':('gini','entropy'), 7 'max_depth':range(3,15) # 最大深度 8 } ---> 10 gsearch = GridSearchCV(estimator=clf, # 对应模型 11 param_grid=param_test, # 要找最优的参数 12 scoring='roc_auc', 13 n_jobs=-1, # 并行数 个数 14 cv=5, 15 iid=False, 16 verbose=2 17 ) 19 gsearch.fit(Xtrain_05,Ytrain_01) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'iid'

2023-06-08 上传
这错误通常是因为你的 scikit-learn 版本较老，不支持 `iid` 参数。在 scikit-learn 的旧版本中，GridSearchCV 类没有 `iid` 参数，因此会报出这个错误。你可以通过升级 scikit-learn 版本来解决这个问题，或者将 `...

补全t0 = time() estimator = make_pipeline().fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time)

2023-05-20 上传
# 这里是一个补全的例子，仅供参考，请...estimator = make_pipeline(PCA(), RandomForestClassifier()) # 使用PCA预处理和随机森林分类器 estimator.fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time)
weixin_38557768
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