深度|泰康资产朱培军、吴兆珩:地产微观分析模型优化研究——货值...
现金流测算分析模型优化创新,识别主体流动性风险现金流是房企持续经营的生命线,也是当前机构探究地产固收投资的绝对前提。现金流预测涉及到经营、投资、筹资等多方面假设条件,而有效的假设逻辑已随着当前行业风险特征变化而相继演变。经过多轮调研与模型测算结果验证,我们结合当前房企风险演变特点对现金流测算模型进行了系...
【人工智能】AI 驱动的数据分析:增强业务洞察力的工具和技术
特征重要性:根据特征对模型输出的影响对其进行排序。模型训练和验证在模型训练阶段,预处理后的数据被输入到算法中以构建AI模型。H2O.ai等工具为训练各种模型提供了强大的环境,有助于实现更高的准确度和精确度。验证是不可或缺的,可确保模型对未知数据的通用性。这涉及将数据集分为训练集和验证集,以防止过度...
数据清洗的概念、常见问题及实践方法
回归分析可以对数据进行建模分析,来识别模型中的离群值和异常值。通过观察回归模型的拟合效果,可以发现数据集中的异常值、离群值或者不合理数据,并采取相应的措施进行清洗。需要注意的是,分析数据不合理值通常需要利用统计方法,找出数据中明显偏离正常分布范围的数据点,并考虑其异常性和实际业务情况,进行人工处理。和...
增值评价的基本理念、实践困境与优化策略
此外,提高模型的可解释性是指增进评价的利益相关者对模型内部运算机制与参数的理解,以提高测算结果的可信性。技术模型需要确保纳入运算的变量是有意义的。为了支撑不同的变量类型可以纳入模型中,需要对模型的入口结构做相应的调整,放宽对数据类型的限制,甚至减少标准化程序,以适应未来变量多样化的特征。(三)综合运用增...
专家:经济学研究不应过于追求模型的复杂化,要回归思想和现实
现在许多数量分析文章往往只注重技术的复杂性,而忽略了基础经济学逻辑的正确性,用复杂的经济模型去证明一个早就知道的简单结论,浪费了大量的资源。因此,应继续坚持经济学基础理论研究和基础应用研究,在经济理论研究中体现中国内涵、把握中国特点,并需要关注当代尤其是数字经济发展带来的理论挑战。
北大团队打造数据流架构,解决视觉Transformer加速难题
不过,大模型存在自回归解码特性和模型规模指数级增长的特点,因此比视觉Transformer模型面临着更大的存储挑战和访存带宽挑战(www.e993.com)2024年10月21日。所以,课题组的后续研究将主要面向多模态大模型,即研究如何在端侧的有限的硬件资源下,通过突破带宽限制和存储限制,来提升大模型的部署效率。参考资料:1.Guo,Q.,Wan,J.,Xu,S....
华电西藏大古公司:数字培训+数据评价模型在水电站安全培训管理的...
(一)数字化培训的概念和特点数字化培训是利用现代信息技术手段,通过网络平台、多媒体工具等为培训对象提供学习资源和服务的过程。数字化培训具有灵活性高、互动性强、可定制性强等特点,能够有效提高培训效果和覆盖范围。(二)数据评价模型的概念和功能数据评价模型是指通过对大量数据进行分析和评估,提取规律和趋势,...
学习AI大模型的3件事你必须知道,业内知识,速看
大模型的特点和重要概念以及工作方式;了解大模型的基本情况和产品;3解大模型的应用场景及创业机会;废话不多说,正片马上开始。一、关于“大模型”,你必须知道的几件事;从2022年底ChatGPT的一鸣惊人,再到持续进行的”百模大战”,”大模型”已经逐渐成为了技术和公众领域的热点。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
LSTM模型LSTM长短期记忆网络是RNN循环递归网络的变体,引入了门还加入了细胞状态的新概念,LSTM通过忘记门f、输入门i和输出门o,来保留和更新细胞状态c,其中忘记门f负责组合新/旧细胞状态,输入门i负责接受/拒绝新输入,输出门o负责确定输出。具体的编码过程见右图。其中o、tanh分别表示sigmoid、tanh激活函数...
基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测
ARCH模型最早被学者们应用于以小麦、大豆、猪肉等为代表的农产品价格波动特征的相关研究[6],之后在金融领域的市场预测和决策中发挥重要作用,并逐渐衍生出ARCH类模型,包括广义自回归条件异方差模型(generalizedautoregressiveconditionalheteroskedasticity,GARCH)、ARCH均值模型(generalizedautoregressiveconditional...