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Volue-Field-Machine-Learning: 2018年,挪威石油公司Equinor披露了来自北海Volue的...

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简介:
简介:2018年,挪威石油巨头Equinor公开了位于北海Volue气田的数据集,旨在通过机器学习预测海洋设施的压力和产量,推动油气行业的智能化与效率提升。 2018年,挪威石油公司Equinor公布了来自北海Volve油田的大量地下和作业数据集。该存储库是我对Volve油田进行机器学习研究的基础。

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客服
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  • Volue-Field-Machine-Learning: 2018EquinorVolue...
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    简介:2018年,挪威石油巨头Equinor公开了位于北海Volue气田的数据集,旨在通过机器学习预测海洋设施的压力和产量,推动油气行业的智能化与效率提升。 2018年,挪威石油公司Equinor公布了来自北海Volve油田的大量地下和作业数据集。该存储库是我对Volve油田进行机器学习研究的基础。
  • 中国化山东助充值全流程动化
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    简介:中国石化山东石油分公司推出的加油卡自助充值服务实现了全流程自动化操作,极大提升了客户体验与效率。用户可通过多种线上渠道轻松完成充值,并即时享受便捷加油服务。 中国石化山东石油分公司提供加油卡自助充值的全自动操作服务。
  • 上市信息考评数据(工具变量)-2001至2023.xlsx
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    该Excel文件收录了2001年至2023年间中国上市公司信息披露质量评估的数据,并采用工具变量法进行分析,为研究提供详实依据。 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到。该文章提供了详尽的案例分析和实用的数据示例,帮助读者更好地理解和应用相关内容。
  • 2010-2022上市彭博ESG评分及分项得分数据.zip
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    本资料集提供了2010年至2022年间中国上市公司的彭博ESG(环境、社会和治理)披露评分及其各细分领域的详细得分,旨在帮助企业分析长期ESG表现趋势。 2010-2022年上市公司彭博ESG披露评分及分项得分数据如下: 1. 时间范围:2010年至2022年。 2. 数据来源:Bloomberg ESG指数。 3. 涉及指标包括股票代码、股票简称、年度、ESG总体披露评分以及环境、社会和治理(E、S、G)三项分项得分。 4. 研究对象为上市公司。
  • 彭博2017-2022ESG评分
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    该文档提供了彭博从2017年至2022年间对全球公司ESG(环境、社会和治理)信息披露质量的年度评分,聚焦于评分趋势与变化。 彭博2017年至2022年的ESG披露评分已更新至2022年最新数据。由于官方终端暂无2023年的相关数据,因此目前提供的信息截止到2022年为止。
  • 商道咨询:2024中国上市ESG信息分析及展望报告.pdf
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    本报告深入剖析2024年中国上市公司在环境、社会和治理(ESG)方面的信息披露现状,并对未来趋势进行前瞻性预测,旨在为企业提供可持续发展的战略指导。 2024年最新行业报告提供了对当前市场趋势、技术发展以及未来预测的深入分析。该报告涵盖了各个行业的关键数据和发展动态,为读者提供全面的信息参考。
  • SYBYL教程(Tripos
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    《SYBYL教程》是由Tripos公司编写的全面指导手册,旨在帮助用户掌握SYBYL软件的各项功能和操作技巧,适用于药物设计与生物信息学研究。 这段文字可以被重新表述为:介绍Sybyl的基本操作、快速入门指南、药效团虚拟筛选建模以及序列比对的相关内容。
  • Machine Learning Foundations.pdf
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    《Machine Learning Foundations》是一本深入浅出介绍机器学习基本概念和理论的电子书,适合初学者及进阶读者理解算法原理与实践应用。 《机器学习基础》这本书有500多页的PDF版本,如果在或其他平台因为缺少下载积分而无法获取的话,可以在我的博客中联系我,我可以免费提供给大家。不过现在请去掉具体的联系方式。 简化后的表述可以是: 《机器学习基础》一书提供了约500页的PDF版内容。对于那些因缺乏下载积分而在平台上难以获得该资源的朋友,可以通过适当的方式与我取得联系,我会无偿分享这本书给需要的人。
  • 1992至2022上市信息质量KV指数(含原始数据、do文件及结果数据等).zip
    优质
    本资料包涵盖1992至2022年间中国上市公司年度信息披露质量KV指数,内附用于分析的原始数据、Stata操作脚本(do文件)以及计算所得的结果数据。 上市公司信息披露质量是全球关注的重要议题。信息披露是指按照相关法规要求,将公司的财务状况、经营情况及其他重要信息向投资者及监管机构报告的行为。 相比之下,盈余管理指标不能全面反映市场的真实情况。周开国等(2011)认为,KV指数能够更好地体现市场的实际情况和公司披露的信息效果,并且可以看作是衡量投资人在面对信息不对称时的一种客观评价标准。 计算KV指数的模型公式如下: \[ \ln\left(\frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}}\right) = σ_0 + σ_1 \times (Vol_t / Vol_0 - 1) + ε \] 其中,\(P\) 表示样本企业在第 \(t\) 日的股票收盘价;\(Vol\) 表示该企业第 \(t\) 日的股票交易量;而 \(Volo\) 则是整个观察期间内企业的平均日交易量。通过这个模型计算得出的 σ1 即为KV指数,其值越大代表股票收益与成交量的相关性越强,也意味着公司的信息披露质量较差。 相关数据指标包括:序号、年份、交易日期、日收盘价、日个股交易股数、日个股交易金额、考虑现金红利再投资的日个股回报率、市场类型(markettype)、证券代码或股票代码、KV指数及其变化值(kv_r)等,还包括股票简称和行业名称以及所属行业的具体分类代码。此外还有是否为ST或PT的标记(1代表是,0代表否),以及样本观察的时间区间。