economics

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    我有从2000年至2015年的15年GDP年度年度数据。我想将这些数据转换为月度数据,只有月份和年份。 我只是想将当年的价值复制到所有月份。我如何在R.例如在2010年值是1708,我想为2010年 我的数据的所有月份复制相同的值: > str(gdpnew) 'data.frame': 16 obs. of 3 variables: $ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

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    http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.irr.html 上述工作对我来说,只有当支付期和复合期间在几年的链接。如果他们在几个月或几个季度内,我不知道如何使用它。 你会明白我在说什么,如果你对IRR,现值,未来值知识等 的IRR(年)答案是298.88%和我得到12.22% 在A列中的时间是在年 EXCEL文

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    我想要生成一个虚拟变量= 1,如果至少有两个或更多(七个)虚拟变量== == 1.任何人都可以告诉我一个这样做的有效方法吗?

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    我使用R的包Antitrust来计算需求自有和交叉价格弹性并打印公司之间合并的摘要结果。使用的模型是PC-AIDS(按比例校准的几乎理想的需求系统),由Epstein and Rubinfeld (2007)出版。这是一个品牌级的模拟,公司允许在标准模拟中拥有多个品牌,就像我在excel中看到的那样。我的愿望是充分打印结果,在两家公司合并,其中一家拥有多个品牌(合并前)。 虽然我的问题似乎是编程/

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    我的问题可能很复杂,但让我们试试吧! 我正在学习经济学,我必须为我的论文做一个模拟。我有2个未知变量的隐含方程。数值求解过于复杂,因此我想通过分析来解决它。我想做比较静力学,这意味着如果其他已知变量发生变化,我想模拟2个未知数发生的情况。并将其绘制在图表中。 我对Octave一无所知。所以,也许有人有一个想法如何做到这一点,或知道在哪里可以找到我的问题更多的信息。 我希望我的问题或多或少是可以理解

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    我目前正试图在河上我的数据系列运行历史分解 我读过一吨的纸,他们都提供了如何做一个历史的分解,下面的解释: 凡在右手侧上的总和是一个“动态预测”或“基件凸部” YT的+ K于在时刻t可用信息为条件。左边的总和是由于期间t + 1到t + k中变量的创新导致的实际系列和基本投影之间的差异。 我对基础投影非常困惑,我不确定哪些数据正在使用! 我的尝试。 我有一个6变量VAR,55观察。我使用Chole

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    即时尝试从Github安装mgarch软件包。我下载的zip文件:mgarch_0.00-1.tar.gz 我想这个过程: install.packages( 'package.zip',LIB = 'destination_directory',回购= NULL) 这里Manually Downloading and Installing Packages in R 但没有工作说 另一种方法是:

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    我试图找到测量总服务器容量的度量。这并不是要看到,如果应用X,Y或Z将一个给定的机器上运行的直接测量。它旨在用于衡量和比较各种公共云供应商和/或私有云中大规模工作负载的计算容量。与工程工具相比,它更像是一种经济计量。 我的看法是,这将是衡量CPU容量而不考虑内存或存储。 一个基本的例子可能看起来像: (CPU时钟速度)*(CPU的#)*(CPU核心) 这个数字很可能被用赫兹或一些其他措施电力,但我

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    答案应该是117.4,我得到9982.3 ...不知道是什么问题,但这里是我的代码: def util(c,p,alpha): mu = 0 for i in range(0,len(c)): m = p[i]*(c[i]**(1-alpha)) mu += m return mu**(1/(1-alpha)) omega = 0.495

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    API访问JSON数据 我想在这个位置访问经济复杂API的阿特拉斯天文台: http://atlas.media.mit.edu/about/api/data/ 使用下面的代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl from urllib2 import urlopen import csv as c