项目主要构建了多混频Realized GARCH-MIDAS-X模型,结合社交媒体情绪和高频数据,与 不加社交媒体情绪指标的模型相比,加入后的模型显著提升了内地低碳市场波动预测的准确性。通过稳健 性检验,证明了研究结果的可靠性。该研究丰富了市场波动模型,并为低碳投资和宏观调控提供了参考。
-
Updated
Dec 17, 2024 - Python
项目主要构建了多混频Realized GARCH-MIDAS-X模型,结合社交媒体情绪和高频数据,与 不加社交媒体情绪指标的模型相比,加入后的模型显著提升了内地低碳市场波动预测的准确性。通过稳健 性检验,证明了研究结果的可靠性。该研究丰富了市场波动模型,并为低碳投资和宏观调控提供了参考。
Le modèle EOLES pour le secteur électrique comprenant les énergies renouvelables et le nucléaire pour l'année 2035
A demonstration of how to build low-carbon websites with Wagtail
Low carbon training and fine-tuning
Add a description, image, and links to the low-carbon topic page so that developers can more easily learn about it.
To associate your repository with the low-carbon topic, visit your repo's landing page and select "manage topics."