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MATLAB分时代码-Quantitative-Macro-Models: 我使用Python和MATLAB编写包含异质代理的宏观模型...

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简介:
这是一个结合了Python和MATLAB编写的宏观经济模型项目,专注于开发包含异质性代理人的量化宏观模型。该项目采用分时编码方式,在MATLAB平台上实现复杂经济行为模拟与分析。 这段文字描述了我为个人学习编写的定量宏观经济模型的MATLAB代码集合。除了DSGE模块外,所有代码都使用异构代理,并用Python编写,借助Numba进行优化。在每个主题下提供了不同版本的代码,其中可能包含不同的计算方法、扩大模型规模或调整关键假设等变化。我努力使这些代码易于阅读和理解,以便帮助对相关领域感兴趣的人士学习。 对于每一部分代码中使用的参考文献可以在相应文件中找到。快速指南包括异类家庭、消费储蓄决策、动态企业/行业模式等内容,并涵盖霍本海恩Restuccia和罗杰森的代表性家庭新古典主义增长模型等主题,以及Aiyagari(1994)的工作。 这些版本中的共同点是都绘制了财富分配图、资本供求曲线及政策功能图。用户可以选择是否启用外部借款限制,并且除非另有说明,默认情况下使用蒙特卡洛模拟来近似平稳分布的代码和解决方案。在值函数迭代中,有两个版本:第一版涉及收入状态;第二版则会复制Aiyagari(1994)的研究成果,不过采用Rouwenhorst方法进行了一些调整。

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  • MATLAB-Quantitative-Macro-Models: 使PythonMATLAB...
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    这是一个结合了Python和MATLAB编写的宏观经济模型项目,专注于开发包含异质性代理人的量化宏观模型。该项目采用分时编码方式,在MATLAB平台上实现复杂经济行为模拟与分析。 这段文字描述了我为个人学习编写的定量宏观经济模型的MATLAB代码集合。除了DSGE模块外,所有代码都使用异构代理,并用Python编写,借助Numba进行优化。在每个主题下提供了不同版本的代码,其中可能包含不同的计算方法、扩大模型规模或调整关键假设等变化。我努力使这些代码易于阅读和理解,以便帮助对相关领域感兴趣的人士学习。 对于每一部分代码中使用的参考文献可以在相应文件中找到。快速指南包括异类家庭、消费储蓄决策、动态企业/行业模式等内容,并涵盖霍本海恩Restuccia和罗杰森的代表性家庭新古典主义增长模型等主题,以及Aiyagari(1994)的工作。 这些版本中的共同点是都绘制了财富分配图、资本供求曲线及政策功能图。用户可以选择是否启用外部借款限制,并且除非另有说明,默认情况下使用蒙特卡洛模拟来近似平稳分布的代码和解决方案。在值函数迭代中,有两个版本:第一版涉及收入状态;第二版则会复制Aiyagari(1994)的研究成果,不过采用Rouwenhorst方法进行了一些调整。
  • Matlab经济学-Macro-Model_code: DSGE, 经济, Matlab, Julia, Python, Dyn...
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    这是一个包含动态随机一般均衡(DSGE)宏观经济模型代码的资源库,使用了MATLAB、Julia和Python等编程语言,并结合Dynare工具进行模拟与分析。 Matlab经济学代码宏模型(更新)DSGE相关论文清单: 1. Hippolyted Albis, Fabrice Collard (2013): Age Groups and the Measurement of Population Aging, Demographic Research: Volume 29, Issue 23. 2. Igor Ermolaev, Charles Freedman, Michel Juillard, Ondra Kamienik, Dmitry Korshunov, Douglas Laxton (2008): Is Bank Lending Stringency Important? 3. Margarita Rubio, José A.Carrasco-Gallego (2014): Welfare Analysis of Basel I, II and III Using a DSGE Model 4. Frederic Boissay, Fabrice Collard, Frank Smets (2016): Boom and Bust Banking Crises, Journal of Political Economy: Volume 124, Issue 2
  • 使MATLABK-SVD图像去噪完整数据
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    本资源提供基于MATLAB实现的K-SVD算法代码用于图像去噪处理,包括所有必要的数据文件及完整的源代码。 基于MATLAB编程实现的K-SVD图像去噪代码完整、包含数据且有详细注释,方便进一步扩展应用。如在运行过程中遇到问题或希望进行创新性修改,请通过私信联系博主。本科及以上学历的学生可以下载该应用并进行相关研究和开发工作。如果发现内容与需求不完全匹配,也可以直接联系博主寻求更多帮助以实现扩展。
  • 一些:这是Python实现动态经济
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    本项目展示了使用Python编程语言构建的一系列动态宏观经济模型。通过这些模型,可以更好地理解经济系统的运行机制及其对政策变化的响应。 我用 Python 实现了一些动态宏观经济模型。如需了解更多详情,请随时与我联系。
  • 卷积Matlab
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    这段简介可以描述为:本项目提供了一套基于MATLAB实现的卷积编码与解码算法源代码。适用于通信系统中纠错编码的学习和研究。 这段文字简明扼要地介绍了项目的主题、功能以及应用场景,长度适中,符合要求。 卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。通常情况下,该移存器包含N级(每级A比特),并对应基于生成多项式的m个线性代数方程。输入数据每次以A位(比特)的形式进入移位寄存器,在此同时有n位(比特)的数据作为编码序列输出,其效率为A/n。参数N被称为约束长度,它表明了当前的输出数据与多少输入数据有关,并决定着编码的复杂度。 译码器的任务是运用一种可以将错误的发生减到最低程度的方法或规则从已编码的码字中解出原始信息。在信息序列和码序列之间存在一对一的关系;此外,任何信息序列和码序列都将对应于网格图中的唯一路径。因此,卷积译码器的工作就是找到这条唯一的路径。 Viterbi算法可以被描述如下: 1. 在时刻i,状态s对应的网格图节点记作N(i, s)。 2. 每个网相节点被分配一个值d(N(i, s))。 3. 节点值按以下方式计算: - 设初始条件为d(N(0, 0)) = 0,其余为无穷大; - 在时刻i,对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度; - 让D(i, s)表示在第i时刻到达与状态s对应的节点N(i, s)的最小不完全路径长度。通过从前一节点随机选择一条路径可以生成新的结果。 4. 非存留支路将从网格图中删除,从而可以在每个节点处获得一组最小路径集合; 5. 当L表示输入编码段的数量(每段为k比特),m是编码器中的最大存储长度时,如果i < L,则令 i = i + 1,并返回步骤2。 一旦计算出所有节点值后,在时刻L、状态s的起点开始沿网格图中的存留支路反向追踪。这样定义的路径与解码输出是一一对应的。对于不完全路径长度而言,硬判决解码采用的是Hamming距离,而软判决解码则使用Euclidean距离。
  • Matlab-HFSS-HFSS:VBS、PythonMatlab天线
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    这段简介描述了一个综合性的工程项目资源包,专注于电磁仿真软件HFSS。该资源包含了使用VBS、Python及Matlab编写的高效天线设计与分析代码,为研究人员提供了强大的工具来优化天线性能,并促进在无线通信领域的创新研究工作。 matlab-hfss代码包括HFSS天线的VBS、Python和Matlab代码。
  • 钟:Matlab设计-matlab开发
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    本项目使用MATLAB编程语言设计了一个模拟时钟。通过编写代码来实现时钟指针的动态显示与时间更新功能,提供一个直观的时间展示工具。 用于设计与个人计算机时钟同步的模拟时钟的Matlab代码。
  • MATLAB车流量预测完整数据)
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    本作品提供了一个基于MATLAB开发的车流量预测模型,包含详尽的数据集与源代码。该模型旨在有效预测特定路段的日或小时车流情况,为交通管理和城市规划决策提供支持。 基于MATLAB编程的车流量预测是一种利用数学模型和编程技术对未来交通情况进行估算的方法。MATLAB是MathWorks公司开发的一种强大的数学计算环境,广泛应用于数据分析、算法开发以及可视化等多个领域。在这个项目中,MATLAB被用来处理和分析与车流量相关的数据,以实现精准的预测。 车流量预测对于交通管理和城市规划至关重要,它可以帮助我们优化道路设计,减少交通拥堵,提高交通效率。在十字路口,车流量预测涉及多个方向的交通流,包括直行、左转和右转车辆的数量。通过收集历史数据并建立合适的预测模型,可以预测不同时间段内各个方向的车流变化,并为交通信号控制提供参考。 MATLAB编程在车流量预测中的应用主要包括以下几个方面: 1. 数据预处理:需要对收集到的数据进行清洗和整理,去除异常值,填补缺失值,并将时间序列数据转换为MATLAB可处理的格式。 2. 特征工程:提取关键特征,如时间(小时、周几)、天气状况、节假日等因素。这些因素可能影响车流量。同时考虑与其他交通节点的关系,例如相邻路段的车流情况。 3. 模型选择与训练:MATLAB提供了多种统计和机器学习模型,包括线性回归、时间序列分析(ARIMA、状态空间模型等)以及神经网络等。可以根据具体情况选择合适的模型进行训练。 4. 模型验证与优化:通过交叉验证评估预测性能,并根据结果调整参数以提高精度。 5. 预测结果可视化:利用MATLAB的绘图功能,可以将预测结果和实际数据对比展示。 最终,这些预测模型可用于交通管理系统中实时接收数据并做出预测。这有助于决策者提前调配资源来应对可能出现的问题。项目中的.csv文件可能包含预测车流量的数据,用于进一步分析或与实际情况比较;.jpg图片则展示了处理过程、训练成果以及预测结果的可视化效果。 综上所述,基于MATLAB编程进行车流量预测是一项结合了数据处理、统计建模及可视化的技术工作,对于改善城市交通状况具有重要意义。通过对历史数据分析和模型建立,可以更好地预见未来趋势并制定有效的管理策略。
  • MATLAB库-Cox与光声成像: MATLABPython集合
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    本代码库提供MATLAB和Python实现的Cox比例风险模型及相关工具,适用于光声成像数据分析,支持生存分析与图像处理研究。 这段文字描述了一个包含用于光声图像重建的MATLAB和Python代码集合。这些代码使用频域叠加(包括线性阵列、3D 和 2D)技术来实现光声成像,并特别适用于线性阵列PA图像的重建,其中涉及一个具体的信号处理步骤:`pressure_distribute=real(fftshift(ifftn(ifftshift(pressure_distribute))))`。这些代码可能在COMSOL二次开发和PA线性阵列重构中具有应用价值。感谢本·考克斯博士对这项工作的贡献。
  • Matlab QPSK调制 - QPSK_and_QAM_MATLAB_Codes: 本仓库使MATLAB...
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    该仓库包含用MATLAB编写的QPSK和QAM通信系统代码,适用于信号处理与无线通信领域的学习与研究。 大家好!这个存储库包含了用MATLAB编写的QPSK(正交相移键控)和QAM(正交幅度调制)代码。希望你会喜欢。