宏观建模

经过广泛的网络计量统计分析后，发现Internet并非随机分布，而是展现出稳定的宏观有序结构。它不仅具备复杂的超链接网络，还呈现出明显的无标度和小世界特性。这表明，Internet背后隐藏着自组织的稳定规律，与其表面混乱现象形成鲜明对比。

朱格拉周期的课件讲得还挺清楚的，适合对宏观经济周期有点兴趣但又不想啃厚书的人。高鸿业的内容比较系统，这份资料抓住了“中周期”的重点，讲 9-10 年这个波动是怎么来的、谁提出来的、经济结构怎么受影响，都有提到。适合一边复习宏观框架一边理解周期逻辑。 周期的代码资源也蛮多的，是跟 Matlab 搭配的。比如你想跑个周期性检测，推荐去看看 PMUCOS 方法的视频周期性，里面实现挺直接的。 还有像 周期功率谱检测，用来做序列也蛮顺手。如果你偏算法，可以考虑 周期减少工具箱，整个周期驱动组件设计能跟着一块走。 了，真想做点经济建模，也可以试试 BJBANKS 不完全竞争银行模型，配套有 Matlab

在这项工作中，我们探索了一个框架，该框架有助于应用学习算法来自动提取脑部连接体。使用张量编码，我们设计了一个目标，倾向于生物学上合理的束结构。这项研究可能对正常的大脑发育和衰老、先天性异常、白细胞营养不良、肿瘤和术前计划、缺血和中风、脑病（毒性、代谢、传染性）、创伤性脑损伤、精神疾病、痴呆、抑郁症以及功能连接映射和认知神经科学产生深远影响。我们提供的演示展示了如何：（1）阶段1：使用贪婪的前向选择策略为每个体素分配方向候选集，从而初始化大脑连接组的三个二维张量，例如正交匹配追踪（OMP）或我们提出的算法称为GreedyOrientation；（2）第2阶段：建立和优化目标功能，包括提议的组调节

涉及Matlab集成的C代码，探讨了北京银行在不完全竞争条件下的宏观经济政策影响。作者包括艾伦·海德（Allen Head）、金Tim（Timothy Kam）、吴孟满（Ieng-Man Ng）和潘（Isaac Pan），并提供了针对货币、信贷和平衡的相关计算代码和笔记本。对于不熟悉Python和Jupyter Notebook的用户，提供了详细的使用说明。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

基于随机森林的宏观经济变量特征选择用于股票市场预测是个挺有意思的研究，采用了机器学习的方式来股市和宏观经济变量之间的联系。你会发现，传统的 ARIMA 和 GARCH 方法已经不能满足精确预测的需求，这时候就得靠像随机森林这种机器学习技术来大显身手了。研究通过随机森林和LSTM-RNN结合，提升了股票价格预测的准确性。比较适合那些想突破传统模型限制、进行股市预测的朋友。你如果对这些技术感兴趣，绝对能在这个研究中找到启发，毕竟能把宏观经济变量跟股市预测结合起来，还是蛮有挑战性的。至于代码部分，你可以参考一些相关资源，比如 LSTM 的时间序列预测、随机森林回归等。挺适合用来做股票预测模型的基础。

黑色封面的《常用建模方法与初等模型.zip》挺实用的，尤其是你要在 MATLAB 里整点建模的活儿。资料内容比较全，从系统建模、数据建模到控制系统、信号都讲得明明白白。Simulink 建模、机器学习回归、优化求解这些也都有，基本把 MATLAB 那一套用法带着走一遍。适合平时要搞点仿真或者控制策略设计的你，翻一翻会有不少灵感。