波动率分析

期权杠杆率计算 期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。 公式： 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比 隐含波动率计算 隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期，通过期权价格反推得出。 方法： 通常使用期权定价模型（如 Black-Scholes 模型）进行迭代计算，找到与当前市场价格相符的波动率参数。

这是一个简单的MATLAB函数，用于利用几何布朗运动计算股票波动率的VaR。

数字逻辑设计里，软错误率（SER）的一直挺让人头疼，是工艺缩小到 40nm 以下之后。不少静态工具压根没考虑工艺波动带来的影响，误差直接翻倍。这篇文章就挺有意思，作者用了改进响应面建模加人工神经网络搞了套统计方法，速度快，精度也还不错。 文章提到的SET（单事件瞬态）其实常见，是在辐射多一点的环境，像航天啥的，一颗粒子打下来，触发一个瞬态电流，电路逻辑就出错了。之前都靠静态估算来软错误率，但问题是，随着工艺变化变得更复杂，你靠静态就容易“低估”问题严重性。 他们的方法其实蛮聪明，先用改进的响应面模型把关键参数抓出来，再用神经网络训练映射关系，这样一来，不光考虑了电路本身的变化，还把工艺波动这事

MATLAB代码存在一些运行问题，特别是在使用calcbsimpvol计算Black-Scholes隐含波动率时。代码尽管本机支持Python，但不适用于单个或少量选项，并且读取的是非Python语言。建议使用Python 3.x或PyPy3，并安装NumPy科学库以及Matplotlib进行可视化。通过pip install获取代码可以确保更新、错误修复和扩展的可能性。

calcBSImpVolcpPSKTrq 是一个Matlab开发工具，用于计算高速下的全表面布莱克-斯科尔斯隐含波动率。该工具利用有效算法，能够快速、准确地计算出期权的隐含波动率。

这个学术项目通过波动率分析捕获、建模和预测股票行为。

利用马尔科夫链蒙特卡罗采样方法，提出了一种统一的、实用的基于似然的随机波动模型分析框架。采用一种高效的方法，通过近似偏移混合模型一次性采样所有未观测到的波动率，然后进行重要性重加权。通过实际数据对该方法与几种替代方法进行比较。同时，开发了基于模拟的滤波、似然评估和模型失效诊断方法。研究了使用非嵌套似然比和贝叶斯因子进行模型选择的问题。这些方法用于比较随机波动模型和GARCH模型的拟合度，并详细说明了所有步骤。

想学有限差分法求解波动方程？这款工具挺适合入门的！基于 MATLAB 开发的简单波动方程求解器，让你轻松上手。通过动态脚本，用户可以实时调整参数，观察计算过程和结果，适合学习波动方程的数值解法。使用有限差分法，将连续的微分方程转化为离散的代数方程，适合那些对波动方程、物理模拟感兴趣的小伙伴。代码也不复杂，如果你对数值计算和科学模拟有兴趣，使用这款工具肯定能学到不少实用的技能。

分析和预测我国人口出生率、死亡率和自然增长率的时间序列数据。通过应用时间序列分析方法，包括差分处理和ARIMA模型拟合，揭示了这些人口指标的动态变化趋势，并预测未来10年的变化趋势。实验使用了多种统计工具如ADF检验和Box-Ljung统计量测试，以确保模型的有效性和残差的随机性。最终选定的模型将预测结果以表格形式展示，同时解读分析实验结果。

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。