财政专题研究之二：积极财政给美国带来了什么？（思维导图，可下载）

最新推荐文章于 2025-12-28 21:58:20 发布
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#研报 #招商宏观 #积极财政

本文分享了招商宏观的财政专题研究报告第二部分，深入探讨当前经济形势下财政政策的影响与未来走向，提供了百度网盘的下载链接供读者进一步研究。
【Python机器学习】零基础掌握GraphicalLassoCV协方差估计
Mr数据杨
10-18 395
通过运行算法，明确了学生在数学、物理和化学三门科目中的表现关联性。特别是数学和物理之间的关联度较高，这为教育者提供了依据，有助于优化和个性化的教学计划设计。优点总结，该算法能够准确地评估多个变量（在这里是科目）之间的关联性，从而为更个性化的教学方案提供数据支持。优点描述说明准确性高精度矩阵提供了准确的关联度评估易于解释结果可以通过热图等可视化方式直观展示个性化教学依据关联度，可以优化科目教学计划缺点总结，尽管算法有多个优点，但也存在一定的局限性，如对数据量和数据质量的依赖。缺点描述说明。
sklearn.covariance.GraphicalLassoCV结构及用法(参数、属性、方法)
漫步量化
05-01 3665
sklearn.covariance.GraphicalLassoCV 官方文档 class sklearn.covariance.GraphicalLassoCV(alphas=4, n_refinements=4, cv=’warn’, tol=0.0001, enet_tol=0.0001, max_iter=100, mode=’cd’, n_jobs=None, verbose=Fa...
财政专题研究之一：一文看懂财政核算（思维导图）
漫步量化
01-09 2240
工作需要，想研究下财政体系，找到招商宏观的一系列研报，阅读之余做成了思维导图。 放在这里不是很情绪，放在了我的优快云的资源里，有兴趣的可以去下载看。 这里列出了几张实例图片，待会更新下链接。 . . . 2019-01-09 19:21:59写于济南 ...
优秀课件笔记——财政学1
大师的资源
04-14 4152
 一、市场：市场效率和市场失灵市场失灵的主要表现 :1.垄断2.信息不充分和不对称3.外部效应与公共物品4.收入分配不公5.经济波动二、政府：政府干预与政府干预失效（一）政府的经济作用（二）政府干预程度和干预手段政府干预手段可以概括为：1.立法和行政手段2.组织公共生产和提供公共物品3.财政手段（三）政府干预失效政府干预失效的原因和表
稀疏逆协方差矩阵估计（GraphicalLassonCV）
莲君
04-24 5589
1.本方法适用于相关性不大的特征（对象）的相关行分析，同时，样本数量要比特征数量少。 2.如果相关性比较大的话则适合用shrinkage covariance（缩放相关性分析） 以下为sklearn官方解释： 协方差矩阵的逆矩阵（精度矩阵）与偏相关矩阵正比例，即它能给出数据之间的部分关系。也就是说，如果在一定条件下，两个特征彼此独立，则它们的协方差矩阵的对应系数将为零。 所以，通过从数据中学习...
CFA一级知识点思维导图精要
CFA（特许金融分析师）一级考试是金融领域的一项重要资格认证考试，由美国CFA协会（CFA Institute）主办。CFA一级考试主要涵盖的知识点广泛，重点考察候选人对投资工具、资产估值、财务分析、经济学、伦理与专业标准...
美国税收制度及SAP实施
数字化2025
09-14 3695
对于超过替代性最低应税收入的部分，征收28%的替代性最低税。2022年纳税年度，纳税人就取得的工资收入中147,000美元以内的部分缴纳6.2%的社会保险，并需就其取得的工资收入中200,000美元以内的部分按1.45%的税率，以及超过200,000美元的部分按2.35%的税率缴纳医疗保险。在分支机构未对其税后利润进行分配的情况下，且其取得的与在美国的贸易或经营活动有实际联系的税后利润，如果其没有在取得收入当年再投资于在美国的贸易或经营活动或在下一纳税年度从美国的贸易或经营活动中抽回投资，则还将被征收。
一阶差分序列garch建模_最全：ARCH, GARCH等模型家族是什么？软件如何做？怎么解释？...
weixin_39610759的博客
12-20 3659
关于时间序列方法，我们引荐了1.时间序列分析的各种程序, 38页集结整理成文档，2.ARDL, ARIMA, VAR, (G)ARCH时间数据模型讲解及软件操作，3.R软件中的时间序列分析程序包纵览，4.时间序列分析的各种程序, 38页集结整理成文档，5.时间序列数据分析的思维导图一览, 金融经济学者必备工具，6.送书: 应用时间序列分析(经典)，7.为啥时间序列模型比较难学？时间序列的正名路，8...
震惊！AI应用架构师必知，构建企业级AI治理框架的绝世指南
最新发布
AI天才研究院
12-28 799
核心概念：AI治理是指通过一系列原则、流程、技术和组织机制，确保AI系统的开发、部署和使用符合组织价值观、法律法规和伦理标准，同时实现业务目标的系统性方法。纵向维度：覆盖AI系统全生命周期，从概念提出、数据收集、模型开发、测试验证、部署上线到持续监控横向维度：协调技术、业务、法律、伦理等多元视角，实现跨学科、跨部门协作深度维度：从高层原则到具体实施，形成可操作的治理机制和技术工具关键区别概念定义与AI治理的关系AI治理管理AI系统全生命周期的系统性框架核心概念，包含以下所有方面AI伦理。
瑞典Sana Agents全国部署：AI驱动的数字化转型革命
全世界的博客
06-05 1609
瑞典这个北欧国家正在用AI技术重新定义"小国大智慧"。当全球还在争论AI伦理时，瑞典已经完成了一场静悄悄的数字革命——计划。这个人口仅千万的国家，数字化程度却常年位居欧盟前三，其成功秘诀在于独特的"三明治战略"：顶层是每年3.5亿欧元的打底，中间层由34个数字创新中心组成神经网络，底层则是全民数字素养计划。更绝的是"AI沙盒"制度，允许企业在真实政务场景测试应用，政府数据脱敏后直接当训练"饲料"——这种"政府搭台、企业唱戏"的模式，让瑞典企业AI应用速度比欧盟平均快2.3倍。
基于Lasso_logistic模型的个人信用风险预警方法_方匡南（共12页）
09-13
将Ｌａｓｓｏ－ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型引入个人信用评估，通过模拟实验发现，逐步回归法倾向于保留一些不重要的变量，而且选出正确模型的概率较低，而Ｌａｓｓｏ不仅计算更加快捷，可以同时进行变量选择和参数估计，而且能更准确地筛选出重要的 变量。以信用卡消费信贷违约数据为例对我国个人信用评估进行实证分析发现，相对于全变量Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和逐步回归Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，Ｌａｓｓｏ－ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型更能抓住影响消费信用风险的关键因素，而且预测准确率也更高。
graphical lasso算法
09-22
讲述了 基于高斯图模型下 对逆稀疏协方差矩阵的估计算法。
[机器学习-05] Scikit-Learn机器学习工具包进阶指南：协方差估计和交叉分解功能实战【2024最新】
一伦明悦的博客
05-12 1554
Scikit-Learn是一个功能丰富的机器学习工具包，提供了许多常用的机器学习算法和工具。其中，协方差估计和交叉分解是其中的两个重要功能，分别用于特征间关系的估计和数据分解。协方差估计协方差是衡量两个变量之间线性关系的统计量，其值的正负表示两个变量之间的关系是正相关还是负相关，而其绝对值大小表示了关系的强度。Scikit-Learn中提供了模块来进行协方差估计。：这个类实现了通过观察样本数据来估计协方差矩阵的方法。它假设样本来自一个未知分布，并计算样本协方差矩阵作为总体协方差矩阵的估计。
【Python实例第24讲】稀疏的可逆协方差估计
wong2016的博客
12-13 2754
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 在这个例子里，我们使用GraphicalLasso估计量从一个小样本里学习协方差和稀疏的精度矩阵。 为了估计一个概率模型，比如说高斯模型，估计它的精度矩阵，即，协方差阵的逆，是非常重要的估计过程。事实上，一个高斯模型由精度矩阵参数化。 为了验证结果，我们从具有稀疏的可逆协方差阵的模型抽样数据。另外，我们要确保数据...
python计算两组数据的协方差_2.6. 协方差估计(Covariance estimation)
weixin_39885683的博客
12-06 3420
2.6. 协方差估计(Covariance estimation)许多统计问题需要估计总体的协方差矩阵(population’s covariance matrix)，这可以看作是对数据集散点图形状的估计。大多数情况下，这样的估计必须对其性质(大小、结构、同质性)对估计质量有很大影响的样本进行。sklearn.covariance 包提供了在各种设置下精确估计总体协方差矩阵的工具。我们假设观测值是...
第一到九章所有的思维导图
Virgil_Yu的专栏
01-11 5528
一到九章的都在这里了，这么晚才上传真是抱歉！   第一章 绪论 第二章 线性表 第三章 栈和队列 第四章 字符串和多维数组 第五章 树和二叉树 第六章 图 第七章 查找技术 第八章 排序技术 第九章 索引技术
计量经济学思维导图
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sklearn方法大全
rankiy的博客
10-21 8291
API参考 这是scikit-learn的类和函数参考。有关更多详细信息，请参阅完整的用户指南，因为类和函数的原始规范可能不足以提供有关其用法的完整指南。有关在API上重复的概念的参考，请参阅“通用术语表和API元素”。 sklearn.base：基类和实用程序函数 所有估计量的基类。 基类 base.BaseEstimator scikit-learn中所有估计量的基类 base.Biclust...
GridSearchCV参数的介绍
朴素.无恙的博客
11-28 4355
GridSearchCV参数的介绍 GridSearchCV参数的介绍 sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0, pre_dispatch=‘...
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