动态半参数因子模型

本存储库包含了研究文章“使用动态半参数因子模型进行的收益曲线建模与预测”中使用的MATLAB代码，作者为HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），发表于CRC 649讨论文件，2012-48期。该研究利用动态半参数因子模型（DSFM）分析了欧元引入后的欧洲主权债务危机期间希腊、意大利、葡萄牙和西班牙四个南欧国家的月利率。与动态Nelson-Siegel模型相比，研究发现DSFM技术能更好地捕捉每个债券市场收益率曲线的结构，尤其是斜率方面的变化。面板数据分析显示，需要三个非参数因子来解释95%的收益率变动，估计的因子负荷表现出较高的持久性。

在多元统计分析中，因子模型矩阵扮演着重要角色。因子分析通过对因子模型矩阵的分析，揭示出变量之间的潜在关系。

（一）协交因子模型与协交因子解 在多元统计分析中，因子分析是一种用于降维的有效工具，发现数据之间的内在联系。协交因子模型（Co-interaction Factor Model）通过构建模型并利用因子解的方式，帮助分析变量间的潜在关系。在因子分析的应用中，协交因子解是揭示潜在结构的重要步骤。 协交因子模型的定义：协交因子模型是以识别数据之间的协同作用为目标，在因子分析的基础上进一步增强了数据间的相互作用关系，适用于多元数据分析场景。 因子分析的流程：因子分析的实施流程包括数据标准化、因子提取、旋转因子及解释因子解等步骤，通过主成分分析和最大方差旋转等技术方法提升数据的解读效果。 协交因子解的应用：协交因子解应用广泛，适用于市场细分、客户行为分析等领域，能够更精确地解构变量之间的复杂关系，为多元统计分析提供支撑。

利用LASSO进行特征选择，并采用半监督方法训练K-最近邻、支持向量机、随机森林和神经网络之一。

直流变换半桥电路模型 (DC_HB.mdl) 该模型展示了典型的直流-直流变换半桥电路结构。通过控制开关器件的通断，实现直流电压的变换与调节。模型包含了半桥电路的基本组件，如功率开关器件、续流二极管、滤波电容等。可用于仿真分析电路特性、控制策略以及器件参数对电路性能的影响。

Xgboost模型参数解析 Xgboost模型参数主要分为三类：通用参数、辅助参数和任务参数。 1. 通用参数通用参数决定了模型的整体框架，例如选择树模型或线性模型作为基础模型。 2. 辅助参数辅助参数与所选择的上升模型相关，用于进一步微调模型。 3. 任务参数任务参数定义了模型的学习目标，例如回归或分类任务，以及相应的评估指标。

因子分析的数学模型涉及标准化的原始变量(xi)和因子变量(Fi)。该模型通过提取潜在因子来简化数据结构，并揭示变量之间的内在关系。

本项目利用卡尔曼滤波方法估计二因子 Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型参数，并应用于英国、德国和美国国债零息收益率期限结构分析。项目包含两个 MATLAB 文件 (.m) 和三个 Excel 数据文件 (.xls)，数据来自德国、美国和英国的零息债券。 方法论参考: http://www.bankofcanada.ca/en/res/wp/2001/wp01-15a.pdf Ren-Raw Chen and Louis Scott, “Multi-Factor Cox-Ingersoll-Ross Models of the Term Structure: Estimates and Tests from a Kalman Filter Model,” Real Estate Economics & Finance 27, no. 2 (2003): 143–172. 注意: 项目代码中的优化器尚未完全解决参数估计问题，欢迎提出改进方案和建议。

动态SQL与参数使用 在数据库开发中，tSQL提供了丰富的功能来处理条件查询和参数绑定。以下是一些常见的参数使用方法： tQuery的Params属性：通过Params属性数组为参数赋值，可以动态构建SQL语句。 调用ParamByName函数：此函数可以通过指定参数名称来为参数赋值，确保SQL语句的准确执行。 连接查询：使用DataSource属性为参数赋值，可以在复杂查询中灵活使用数据源与SQL查询结合。 掌握这些技巧，有助于提高SQL的执行效率和灵活性。

试对系统进行动态参数设计，确保稳态无静差，电流超调量σ_i≤5%；空载起动到额定转速时的转速超调量σ_n≤20%，过渡过程时间t_s≤0.1s。绘制系统结构框图并计算电流反馈系数β和转速反馈系数α。设计电流调节器，确定电阻和电容数值（取R_0=40kΩ）。设计转速调节器，确定电阻和电容数值（取R_0=40kΩ）。电机空载启动到额定转速后，稳定运行时断开电流反馈，记录电机转速、电流等波形并进行分析。