网络经济

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。

基于神经网络的自学习方法，应用人工神经元网络系统理论，在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上，预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标，预测结果精确度高，与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。

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。

SAS系统在经济统计分析中广泛应用于数据管理、统计建模、数据可视化等方面，为经济学家和研究人员提供高效的数据分析工具。

Eviews 6.0 是一款广泛应用于经济学、金融学和统计学等领域的专业软件，以其强大的数据处理能力和直观的用户界面而备受青睐。Eviews 全称为 \"Estimation Views\"，核心功能在于时间序列数据分析。以下是关于 Eviews 6.0 的一些关键知识点： 1. 时间序列分析 Eviews 支持对按时间顺序排列的数据进行处理，提供了趋势分析、季节性调整、移动平均和滤波等工具。 2. 回归模型 Eviews 提供多种回归分析工具，如多元线性回归、非线性回归、面板数据模型、时间序列自回归模型 (ARIMA)、向量误差修正模型 (VECM) 等，适用于宏观经济政策研究和金融市场预测

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。

刘易斯的最新著作《基于经济效益的Oracle优化法则》是数据库领域的畅销书，由世界级Oracle专家Jonathan Lewis撰写。该书荣获2006年度Oracle杂志编辑选择大奖，深度探讨了如何通过经济效益优化Oracle系统的方法和技巧。

随着全球经济一体化和贸易自由化的深入推进，市场经济国家之间的贸易关系日益紧密。在这一背景下，各国之间涉及反补贴案件的情况也日益频发并不断演变。

2017年国民经济行业分类标准是中国制定的经济活动分类体系，详细定义于GB/T 4754-2017中。该标准包括行业名称、定义、范围及相应代码，为统计、规划和政策制定提供统一依据。GB/T 4754规定了经济活动的分类及唯一代码分配，便于数据处理和信息交换。文件可能包含CSV或Excel格式的行业数据，有助于数据库应用和深入行业分析。