马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据...

这些状态之间的转换概率表明,模型预测的资产收益率序列的未来值可能会出现突然的变化。具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)(两/三/四种状态)的可预测性且具有状态转换的VAR(1)模型给定的具有单一状态变量(收益率利差和收益率利差分别)且具有两种状态的马克夫转换VAR(1)模型估计结果表明:状态1*...

【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...

本文的组织结构如下:第2节概述了隐马尔可夫模型在金融领域的先前研究;第3节介绍了隐马尔可夫模型和特征显著性隐马尔可夫模型;第4节描述了数据和指数构建;第5节介绍了动态分配系统、特征显著性算法及其在动态资产配置系统中的应用;第6节展示了DAA系统的回测结果以及嵌入特征选择的应用。最后,作者使用可...

数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解

(三)可应用的题型举例在购买该药的总共1000家对象(购买力相当的医院、药店等)中,买A、B、C三药厂的各有400家、300家、300家,预测A、B、C三个厂家生产的某种抗病毒药在未来的市场占有情况。顾客订货情况如下表:1、问题分析目前的市场占有情况为:在购买该药的总共1000家对象(购买力相当的医院、药店等)中,...

概伦电子申请基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统专利...

金融界2024年3月22日消息,据国家知识产权局公告,上海概伦电子股份有限公司申请一项名为“基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统“,公开号CN117744188A,申请日期为2023年12月。专利摘要显示,本发明公开一种基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统,所述方法包括以下步骤:响应于可视化操作界面中用户输入的选中...

【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...

作者考虑了来自参数和非参数的状态识别模型,其中隐马尔可夫模型(HMMs)和统计跳跃模型(JMs)分别是这两类的突出代表。Bulla等人(2011)已证实,当HMMs应用于0/1策略时,能够降低风险并提高风险调整后的回报,因此它们在本研究中作为基准模型。尽管马尔可夫切换模型有着悠久的研究历史,但近期研究强调了HMMs对模型误...

揭示人类对变化的潜在时间结构的敏感性:一种新颖的行为计算模型

利用计算建模,我们发现人类受试者对时间结构的信念反映在他们是选择利用当前知识还是探索新选择上(www.e993.com)2024年11月22日。基于模型的分析揭示了组内和个体内巨大的异质性。为了解释这些结果,我们提出了一个规范模型,说明如何在主动推理框架中使用半马尔可夫形式来决策时间结构。我们讨论了这种方法在认知表型和计算精神病学领域的潜在关键应用。

2024年4月自考《人力资源开发与管理》知识点:马尔科夫模型

2024年4月自考人力资源开发与管理知识点:马尔科夫模型是一种内部人力资源供给的统计预测技术方法,是预测组织在某个时段上(一般为一年)各类人员的分布状况。是一种动态的预测技术。适用范围:既可用于员工类别简单的组织,也可用于员工类别复杂的组织。学好《人力资源开发与管理》,不仅需要多背高频考点,还需要学会运用...

公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4

这种公理训练方法还能泛化用于一个更困难的问题,如图5所示。即以包含统计独立性陈述的前提为基础,任务目标是根据因果关系分辨相关性。解决该任务需要多个公理的知识,包括d-separation和马尔可夫性质。该团队使用与上面一样的方法生成了合成训练数据,然后训练了一个模型,结果发现在包含3-4个变量的任务演示上训练...

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

在他的论文《关于依赖变量的极限定理的扩展》中,马尔可夫描述了一个随机变量序列,其中每个变量的分布仅依赖于其直接前驱(Markov,1906)。这种结构使得复杂的随机过程得以简化,便于分析和处理。他通过这一模型,成功地在依赖性随机变量的情况下推广了大数定律,探索了随机变量在特定条件下的收敛性(Doob,1953)。

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

汪军教授表示,可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最终答案的顺序推理步骤,同时还通过在每个步骤采样多条路径来实现树结构以获得备选推理轨迹。通过结合顺序推理和分支推理这两种方法,该模型可以探索各种解决方案,从而创建一个多功能且全面...