美国经济

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。

这是一本经典的产业经济学著作，深入探讨了美国房地产与城市经济的关系，适合产业经济和城市经济学领域的初学者和研究人员。

这是一份关于学习postgresql的入门资料，适合初学者查阅，无版权问题。

提供美国地图，包括城县分布图、河流湖泊分布图，可用于数学建模和美赛项目。

包含完整的美国邮政编码，可直接导入到MySQL、SQL Server等数据库中。

获取美国股票市场的符号或美国指数成分的符号，通过使用getStockSymbols函数可以轻松实现。此外，该函数还能返回公司名称、行业类型、市值、市盈率、最新价格变动百分比和交易量等详细数据，数据源自http://finviz.com。

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。

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。