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我试图在R. 的方式合成的控制工作原理是，它对于处理过的单元和控制单元相匹配处理前的数据为使用合成器包，它选择权重来近似等同两个，以便处理过的单元“看起来像”一个综合控制单元。它的工作方式解释为here。当对治疗前结果进行匹配时，我们选取最高为T0的数据的线性组合。合成器包似乎只能选择一个，它是等同于MEANS的。这就是predictor.op函数的作用。假设，但是，我想只是它让我选择所

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R中的经济模拟

我正在尝试创建一个模拟经济模型的程序。我有一些参数，我必须能够改变。我应该看起来像这样。所以我的问题是我将如何创建一个程序来决定时间段和参数。假设Capital 1期间1由Capital_1 =（1-s）* Output_0 + Capital_0给出。劳动力由Labour_1 =（1 + n）* labour_0给出。 OUTPUT_1 = Capital_1 * Labour_1 * K，其中

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金融时间序列中的变量

我目前正在尝试使用R中的金融时间序列进行一些预测。我已经开始做一个线性回归，其中因变量是为1, 12, 24, 36, and 48 months计算的超额回报。我计算了ln(r1/r0)为1个月的回报，ln(r13/r1)为12个月的回报。我的问题是：我是否也应该以这种方式计算预测指标（例如，股息收益率）？因此，返回ln(r13/r1)加上股息收益率ln(dy13/dy1)，或仅在第13个月的股

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python fmin_slsqp - 带约束的错误

我正在用SciPy练习，并且在尝试使用fmin_slsqp时遇到错误。我设定了一个问题，我想最大化一个目标函数U，给定一组约束。我有两个控制变量x [0，t]和x [1，t]，正如你所看到的，它们是由t（时间段）索引的。目标函数为： def obj_fct(x, alpha,beta,Al): U = 0 x[1,0] = x0 for t in trange: U = U -

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计算GDP平减指数超过两个指数

我用多指标（国家，年）数据帧中包含在目前的价格在当地货币单位国内生产总值数据大熊猫的工作，如 gdp country year AUS 2013 274865000000 2012 269562000000 2011 251727000000 2010 233604000000 2009 221002000000

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如何在PuLP中添加约束条件以保持工厂开启或关闭一段时间？

我是线性编程的新手，并且正在通过一个最小化工厂生产成本的例子。这个例子中包含了打开和关闭工厂的能力。我的问题是如何添加额外的限制，如果工厂关闭，那么它需要停留3个月，如果它切换回来，那么它需要保持4个月？代码： import pandas as pd import pulp factories = pd.DataFrame.from_csv('csv/factory_variables.

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MC模拟的直方图（R）

我试图比较马尔可夫链（MC）模拟和实际数据的直方图。我尝试使用下面的代码来运行模拟，但我并不完全了解它。 R似乎已经接受了代码，但我不知道如何运行直方图......对于背景，数据是美国经济的扩张和收缩（在这里找到：http://www.nber.org/cycles.html）。我已经将这两个状态之间的转换矩阵设置为“P”，其中列总计为1，状态之间的转换计算为“每个状态中的转换/月数”。我认为，“

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如何创建加倍的循环？

下面的代码工作得很好，但是：在我运行代码之前，我必须每次更改样本大小n = 25,50 ...和方差估计器。我想用循环来解决这个问题。此后，我简要介绍一下代码。在代码中，创建给定样本大小n的1000个回归模型。然后，通过OLS估计1000以外的每个回归模型。之后，我根据1000个样本中x3的不同beta值计算t统计量。零假设为：H0：beta03 = beta3，即计算得到的x3的β值等于我定

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我正在使用包中的DCC Garch rmgarch - 您在上面看到的代码。根据我的愿望进行的情节调整不适合，因为如果由于我有非常长的时间序列而使用正确的时间序列，所以我不确定是否因为x轴的标题错误。我必须使用每日和每月的数据，以及每月的数据我得到的问题，看到我的结果。为此，我使用rcor（dcc.fit）来显示DCC Garch生成的相关性。现在我的第一个问题是，如果有可能获得相关的一个

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识别变量和固定成本

如果劳动力每人每天25美元，资本是每天50美元，租金是25美元。如果资本是固定成本或变量，我会感到困惑。我知道劳动力和租金是可变成本。是资本变量还是固定成本？