经济模型

MATLAB提供的经济型数学建模教学资源涵盖作业、课程PPT和相关代码。

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。

介绍了使用MATLAB编程实现通用的PSO算法来解决微电网经济调度模型的方法。该方法能够直接运行，并通过动态绘图展示PSO算法的收敛过程。

经济预测：Git上的美国经济预测模型 项目细目：作为一名应用经济学家，我长期从事的项目之一是预测以国内生产总值衡量的美国经济的短期走势。为此，我使用了两个向量自动回归(VAR)模型的集合。这是一项基于线性的技术，涉及获取多个相关因素。每个变量都预测了一个周期后，将它们用作彼此的预测，再将这些预测作为新的数据输入进行下一周期的预测，依此类推，直到生成完整的未来预测。 工具转型：传统上，我是使用Stata来完成这些操作的，但由于转向数据科学领域，现在已经迁移至Python作为主要的分析环境。 迁移Python的优势 减少系统切换：无需在Python与Stata之间来回切换，Python成为一站式解决方案。 灵活性更强：Python作为一种编程语言，灵活性远超Stata，能更轻松地实现数据处理和建模需求。 未来，该模型将在Git上发布，供更多研究者参考和协作。

在MATLAB中，采用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）对经济调度进行了优化。代码结构清晰，注释详细。

以 1954 年至 1984 年期间台风对福建省造成的灾害损失为研究对象，利用经济计量模型构建了灾害损失评估模型。 此外，通过收集台风个例的时序数据，采用关联模型对台风路径、强度和风速进行了 24 小时、48 小时和 72 小时的预报，并对模型计算方案进行了改进，将内生变量协方差阵的影响纳入考虑范围。 在此基础上，正式提出“多维动态关联模型”的概念，并开展了以下三方面的工作： 对三种时效的台风路径、强度和风速进行拟合和预报，并进行统计分析。 通过模拟观测误差生成均匀分布的随机数，进行多次随机模拟试验，初步探讨模型的稳定性。 针对台风个例中反映出的问题，提出改进模型的建议。

量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义， 使用 Python 和 Julia 语言， 深入讲解了量化经济建模。

随着计算工具的进步，MATLAB正日益成为经济分析中不可或缺的工具。

MATLAB在经济动态学中的应用_上财lib版，是探讨MATLAB在经济动态学编程应用方面的一本优秀著作。

SAS系统在经济统计分析中广泛应用于数据管理、统计建模、数据可视化等方面，为经济学家和研究人员提供高效的数据分析工具。