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MATLAB GARCH-MIDAS模型包：支持多因子分析及集成损失函数、MCS和DoC检验的工具包

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简介：
本MATLAB工具包提供GARCH-MIDAS模型以进行金融时间序列预测，支持多因子分析与定制化损失函数，并内置蒙特卡洛模拟（MCS）及Diebold-Mariano比较（DoC）功能。 MATLAB GARCH-MIDAS模型包提供多因子分析功能，并支持集成损失函数、MCS（蒙特卡洛模拟）与DoC（Diebold-Mariano检验）。该软件适用于单因子、两因子及三因子的GARCH-MIDAS模型，具备全面的数据处理和统计验证能力。核心关键词包括：MATLAB软件；GARCH-MIDAS模型包；单因子；两因子；三因子；损失函数；MCS（蒙特卡洛模拟）；DoC检验（Diebold-Mariano检验）。

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  • MATLAB GARCH-MIDAS模型包：支持多因子分析及集成损失函数、MCS和DoC检验的工具包
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  • GARCH-MIDAS与DDC-MIDAS模型的MATLAB代码
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    本简介提供了一段用于实现GARCH-MIDAS和DDC-MIDAS模型的MATLAB代码。这些模型广泛应用于金融时间序列分析，特别是对于波动率预测的研究中。代码旨在帮助研究人员和学生更便捷地理解和应用这两种先进的统计方法。 可以估计DCC-MIDAS、adl-MIDAS 和 DCC-GARCH 模型。
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  • Keras 多输出和多损失函数.zip
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    本资料深入讲解了如何使用Keras框架实现模型的多输出结构，并结合多种损失函数进行优化训练，适用于深度学习进阶研究者。 复现pyimagesearch的Keras Multiple outputs and multiple losses代码，并包含数据集。
  • lobe-python：支持Lobe模型的Python工具包
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    Lobe-python是一款专为简化Lobe机器学习模型使用而设计的Python工具包。它提供了一组简洁易用的功能接口，使开发者能够轻松地将训练好的Lobe模型集成到自己的Python项目中。 凸瓣Python API 使用TensorFlow、TensorFlow Lite或ONNX选项在Python中运行导出的Lobe模型的代码。安装Linux 在运行这些命令之前，请确保已安装 Python3 和 Pillow 依赖项。 # 安装 Python3 sudo apt update sudo apt install -y python3-dev python3-pip # 安装 Pillow 依赖项 sudo apt update sudo apt install -y libatlas-base-dev libopenjp2-7 libtiff5 libjpeg62-dev # 安装 lobe-python pip3 install setuptools pip3 install git+https://github.com/lobe/lobe-python
  • Python股票多因子选股模型（包含PCA因子合成、等权重因子合成及综合打分法），内含所有因子数据集的压缩文件
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    本资源提供了一个基于Python构建的股票多因子选股模型，涵盖PCA因子合成与等权重因子合成方法，并采用综合打分策略。附带完整因子数据集压缩包，便于用户快速实践和研究。 Python多因子选股模型包含以下步骤： 1. 因子数据合并：将多个来源的因子数据整合到一起。 2. 行业内中性化处理：消除行业因素对股票价格的影响，使各行业内股票之间的比较更加公平有效。 3. 数据标准化：确保不同量纲的数据在计算过程中具有可比性。 4. 异常值和离群点处理：剔除异常数据以提高模型的稳定性和准确性。 5. PCA因子合成：利用主成分分析法提取关键因子，减少维度的同时保留大部分信息。 6. 等权重因子合成：赋予各因子相同的权重进行综合评价。 7. 综合打分方法（IC值计算）：通过计算信息系数来衡量各个因子的有效性，并据此对股票做出评分。 8. 策略回测：选取排名前20的股票构成投资组合，模拟交易过程以评估策略效果。 9. 收益曲线绘制：展示模型在历史数据上的表现情况。 该选股模型所使用的成长与估值类因素包括但不限于： - 成长因子： - EV/EBITDA（企业倍数） - PB(MRQ)（市净率，最近一季度末值） - PCF(现金净流量TTM)和PCF(经营现金流TTM) （市现率，过去12个月数据） - PE(TTM) 和PE(TTM,扣除非经常性损益) (市盈率) - PS(TTM)(市销率) - 股息收益率（最近十二月） - 估值因子： - 净利润增长率 - 总资产、净资产和经营现金流同比增长率 - 基本每股收益增长速度 - 利润总额及营业总收入的同比变化情况
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    本研究采用PMSQE损失函数训练语音降噪模型，并深入分析其在不同场景下的MOS评分，以优化通话质量。 在训练语音降噪模型的过程中使用PMSQE loss，并探讨其对pesq指标MOS评分的影响。