VaR测量

利用数据挖掘中分位数图概念测量VaR，用于风险管理和投资决策。该算法处理组合收益非正态和非线性情况，并在社保基金投资中得到应用。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜在损失，进而计算 VaR。 基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟: 几何布朗运动是一种随机过程，常用于模拟资产价格的走势。通过假设资产价格服从几何布朗运动，可以利用蒙特卡罗模拟估计 VaR。

这是一个MATLAB实现的TVP-VAR模型代码，用户可以根据需要修改变量和数据，以便直接运行。

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。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

使用滚动窗口VAR进行DY溢出指数建模，包含代码、操作教程、参考文献和原数据，教程详细易懂，适合新手。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

简单易用且功能强大的公路测量软件，帮助用户高效完成测量任务。无需复杂操作，操作流畅，让测量工作更加轻松便捷。

利用Matlab及其工具箱进行科学成像案例研究，探索重力测量的应用。