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VAR(Video Assistant Referee),是足球专用术语,意指视频助理裁判,其实质是使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定——VAR本身不会作出任何决定,而是帮助主裁判作出决定。 [1-2]  2018年3月16日, 国际足联主席因凡蒂诺表示,国际足联决定视频助理裁判技术(VAR)应用在俄罗斯世界杯上。 [3] 展开全文
VAR(Video Assistant Referee),是足球专用术语,意指视频助理裁判,其实质是使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定——VAR本身不会作出任何决定,而是帮助主裁判作出决定。 [1-2]  2018年3月16日, 国际足联主席因凡蒂诺表示,国际足联决定视频助理裁判技术(VAR)应用在俄罗斯世界杯上。 [3]
信息
属    性
足球专业术语
外文名
VAR(Video Assistant Referee)
原    理
视频助理裁判使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定
所属领域
足球
运用赛事
世界杯、德甲、中超等
中文名
视频助理裁判
VAR词语概念
VAR(2张) VAR是英文Video Assistant Referee的缩写,也被称作“视频助理裁判”,由现役裁判员担任,他的职责是通过回放视频向裁判员提供信息,协助裁判员纠正改变比赛走势清晰明显的错漏判,提高判罚的准确性。VAR主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头,多机位,多角度捕捉场上球员的每一个细小动作,从而做到“火眼金睛”。当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时,由技术人员操作,调出相对应的回放节点,以得到更加公正的比赛判罚。 [4] 
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  • VaR 与 CVaR

    千次阅读 2018-12-24 17:48:24
    VaR, value at risk, 风险价值,表示金融产品在给定置信水平 α\alphaα 下的最小损失。用 XXX 表示该随机波动的金融产品, FX(x)F_X(x)FX​(x) 为其累计概率分布,则 VAR 的数学表示式为: VaRα(X)=inf⁡{t∣FX(t)...

    VaR, value at risk, 风险价值,表示金融产品在给定置信水平 α\alpha 下的最大损失。用 XX 表示该随机波动的金融产品, FX(x)F_X(x) 为其累计概率分布,则 VAR 的数学表示式为:

    VaRα(X)=inf{tFX(t)α}\text{VaR}_\alpha(X)=-\inf\{t\mid F_X(t)\geq \alpha\}

    或用概率表达式:
    VaRα(X)=inf{tPr(xt)α}\text{VaR}_\alpha(X)=-\inf\{t\mid \Pr(x\leq t)\geq \alpha\}

    CVaR, conditional value at risk. 表示金融产品在既定置信水平 α\alpha 下,损失超过 VAR 的期望损失,数学表达式为:
    CVaRα=0αVaRr(X)drαCVaR_\alpha=-\frac{\int_0^\alpha VaR_r(X)dr}{\alpha}

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  • PHP-格式化字符串打印var_export()

    万次阅读 2020-11-10 17:31:06
    var_export() 函数用于输出或返回一个变量,以字符串形式表示。 var_export() 函数返回关于传递给该函数的变量的结构信息,它和 var_dump() 类似,不同的是其返回的是一个合法的 PHP代码。 PHP 版本要求: PHP 4 >...

    var_export() 函数用于输出或返回一个变量,以字符串形式表示。
    var_export() 函数返回关于传递给该函数的变量的结构信息,它和 var_dump() 类似,不同的是其返回的是一个合法的 PHP代码。
    PHP 版本要求: PHP 4 >= 4.2.0, PHP 5, PHP 7

    语法

    mixed var_export ( mixed $expression [, bool $return ] )
    

    参数说明:

    • $expression: 你要输出的变量。
    • $return: 可选,如果设置为TRUE,该函数不会执行输出结果,而且将输出结果返回给一个变量。

    返回值
    $return 设置为 true 时才有返回值,返回变量的结构信息。

    实例

    $a = array (1, 2, array ("a", "b", "c"));
    var_export ($a);
    

    在这里插入图片描述

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  • Python实现向量自回归(VAR)模型——完整步骤

    万次阅读 多人点赞 2019-02-01 15:20:14
    1. 首先啥是VAR模型,我这里简略通俗的说一下,想看代码的童鞋直接跳到第3部分就好了: 以金融价格为例,传统的时间序列模型比如ARIMA,ARIMA-GARCH等,只分析价格自身的变化,模型的形式为: 其中称为自身的滞后...

    废话不多说,先开始分享:

    20210127补充--------------------------------------

    很多童鞋都问我要源代码和数据,本来是因为工作原因不想公开的,后来越来越多的人私信跟我反映说没有参照物实在太抽象了,那鉴于时间也比较久了,很多细节我也有点模糊了,一个一个解释不过来,因此,就发布一下原来我项目的源代码和当时用的数据,真的有需要的童鞋可以下载做参考。附下载地址:

    https://download.csdn.net/download/mooncrystal123/14945452

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    1. 首先啥是VAR模型,我这里简略通俗的说一下,想看代码的童鞋直接跳到第3部分就好了:

    以金融价格为例,传统的时间序列模型比如ARIMA,ARIMA-GARCH等,只分析价格自身的变化,模型的形式为:

    y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \beta _{2}\cdot y_{t-2} + ...

    其中y_{t-1}称为自身的滞后项。

    但是VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响,模型的形式为:

    y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \alpha _{1}\cdot x_{t-1} +\beta _{2}\cdot y_{t-2} + \alpha _{2}\cdot x_{t-2} + ...

    其中x_{t-1}就是其他因子的滞后项。

    总结一下,就是可以把VAR模型看做是集合多元线性回归的优点(可以加入多个因子)以及时间序列模型的优点(可以分析滞后项的影响)的综合模型。

    VAR其实是一类模型,以上是最基础的VAR模型形式,其他还有SVAR,CVAR,VECM,同统称为VAR类模型。

    2. VAR模型的建模步骤

    这种数学模型都有固定的建模步骤:

    1)画N个因子的序列相关图,计算相关系数 correlation coiffiant,查看一下线性相关度。(相关系数大小只反映线性相关程度,不反应非线性相关,如果等于0,不能排除存在非线性相关的可能。)

    2)对N个因子的原始数据进行平稳性检验,也就是ADF检验。

    VAR模型要求所有因子数据同阶协整,也就是N个因子里面如果有一个因子数据不平稳,就要全体做差分,一直到平稳为止。

    3)对应变量(yt)和影响因子(Xt)做协整检验

    一般就是EG协整关系检验了,为了看看Y和各个因子Xi之间是否存在长期平稳的关系,这个检验要放在所有数据都通过ADF检验以后才可以做。如果那个因子通不过协整检验,那基本就要剔除了。

    4)然后就是通过AIC,BIC,以及LR定阶。

    一般来说是综合判断三者。AIC,BIC要最小的,比如-10的AIC就优于-1AIC,LR反之要最大的。但是具体偏重那个,就看个人偏好,一般来说,博主的经验是看AIC和LR,因为BIC的惩罚力度大于AIC,大多数时间不太好用。

    具体的实现步骤一般是,把滞后项的阶数列一个范围,比如1-5,然后直接建模,其他啥都不看,先看AIC,BIC,LR的值。一般符合条件的不会只有一个,可以挑2-3个最好的,继续进行。

    5)定阶完成后,就是估计参数,看参数的显著性。

    好的模型所有参数的要通过显著性检验。

    6)对参数进行稳定性检验

    VAR除了对原始数据要进行平稳处理,估计出来的参数还需要检验参数稳定性。

    这是为了查看模型在拟合时,数据样本有没有发生结构性变化。

    有两张检验方法,这两种方法的基本概念是:

    第一个是:AR根,VAR模型特征方程根的绝对值的倒数要在单位圆里面。

    第二个是:cusum检验,模型残差累积和在一个区间内波动,不超出区间。

    这里要注意的是CUSUM检验的原价设(H0):系数平稳,备择假设才是不平稳。所以CUSUM结果要无法拒绝原假设才算通过。

    只有通过参数稳定性检验的模型才具有预测能力,进行脉冲响应和方法分解分析才有意义。

    7)使用乔里斯基正交化残差进行脉冲响应分析

    举例:要分析和预测的是Y,影响Y的有两个因子X1,X2。

    脉冲响应是1对1,根据以上条件,就要做两个脉冲响应分析,分别是:Y和X1,Y和X2。

    看看不同因子上升或者下降,对Y的冲击的程度和方式(Y上升还是下降),以及持续时间。

    8)使用乔里斯基正交化残差进行方差分解分析

    举例:要分析和预测的是Y,影响Y的有两个因子X1,X2。

    方差分解是1对1,根据以上条件,就要做两个方差分解分析,分别是:Y和X1,Y和X2。

    9)为什么使用乔里斯基正交化残差?

    因为进行方差分解和脉冲响应分析的时候,要求模型的残差为白噪声。但是!现实中,我们很难把所有影响Y的因素都囊括进方程,这就导致,现实中VAR模型的残差一般都不是白噪声。因此使用乔里斯基正交化来处理模型的残差。

    VAR建模的时候以上面的条件为例,其实模型估计参数时会给出三个3个方程(应变量各自不同):

    方程1:y_{t} = \beta _{1}\cdot y_{t-1} + \alpha _{1}\cdot X1_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X2_{t-1} + \varepsilon _{t}

    方程2:X1_{t} = \beta _{1}\cdot X1_{t-1} + \alpha _{1}\cdot y_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X2_{t-1}+ \eta _{t}

    方程3:X2_{t} = \beta _{1}\cdot X2_{t-1} + \alpha _{1}\cdot y_{t-1} +\Theta_{1}\cdot X1_{t-1}+ \omega_{t}

    方程1的残差序列:\varepsilon _{t}

    方程2的残差序列:\eta _{t}

    方差3的残差序列:\omega_{t}

    三个方程的乔里斯基正交化的步骤就是:

    正交1:\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}

    正交2:\frac{\omega _{t}}{\varepsilon _{t}}

    正交3:\frac{\omega _{t}}{\eta _{t}}

    正交4:\frac{\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}}{\frac{\omega _{t}}{\varepsilon _{t}}}

    正交5:\frac{\frac{\eta _{t}}{\varepsilon _{t}}}{\frac{\omega _{t}}{\eta _{t}}}

    最后用正交4/正交5,得到的序列就是乔里斯基正交化残差了。

    乔里斯基正交化之前要对方程的变量按重要性排序,更重要的放在分子上。

     

     

    3. 然后就是如何使用PYTHON 实现VAR模型的建模了:

    以上的步骤是不是很庞大,看着很麻烦?但是电脑都会一下子嗖嗖嗖处理好的。

    1)导入模块

    # 模型相关包
    import statsmodels.api as sm
    import statsmodels.stats.diagnostic
    # 画图包
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 其他包
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    

    2)画序列相关图

    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.plot(changeXAUUSD,'r',label='XAU USD')
    plt.plot(shfeXAU,'g',label='SHFE XAU')
    plt.title('Correlation: ' + str(correlation))
    plt.grid(True)
    plt.axis('tight')
    plt.legend(loc=0)
    plt.ylabel('Price')
    plt.show()

    3)ADF单位根

    python里的ADF检验结果就是下面的adfResult,我这里用output整理了一下,方便浏览。童鞋们也可以print结果,然后自行整理。

    这里的数据格式应该是DataFrame里面的series格式,不过dataframe应该也可以吧,没试过。

    adfResult = sm.tsa.stattools.adfuller(data,maxlags)
    output = pd.DataFrame(index=['Test Statistic Value', "p-value", "Lags Used", "Number of Observations Used",
                                             "Critical Value(1%)", "Critical Value(5%)", "Critical Value(10%)"],
                                      columns=['value'])
     output['value']['Test Statistic Value'] = adfResult[0]
     output['value']['p-value'] = adfResult[1]
     output['value']['Lags Used'] = adfResult[2]
     output['value']['Number of Observations Used'] = adfResult[3]
     output['value']['Critical Value(1%)'] = adfResult[4]['1%']
     output['value']['Critical Value(5%)'] = adfResult[4]['5%']
     output['value']['Critical Value(10%)'] = adfResult[4]['10%']

    4)协整检验

    python里面的协整检验通过coint()这个函数进行的,返回P-value值,越小,说明协整关系越强

    result = sm.tsa.stattools.coint(data1,data2)

    5)模型估计+定阶

    这里PYTHON真的很烦,python有两套var估计,一个是VARMAX,一个是VAR。我看了官方文档后,觉得估计参数和定阶还是用VARMAX最好,因为可以返回很多东西,尤其是summary()里面的统计结果特别详细,直接包含了AIC,BIC,HQIC。

    这里要注意,PYTHON定阶没有LR这个指标,要看LR的童鞋只能用EVIEWS和R了。不过AIC,BIC也够用了。

    这里插入的数据只能是DATAFRAME格式的,不然就报错。

    给大家看一下数据构造吧:

    lnDataDict = {'lnSHFEDiff':lnSHFEDiff,'lnXAUDiff':lnXAUDiff}
    lnDataDictSeries = pd.DataFrame(lnDataDict,index=lnSHFEDiffIndex)
    data = lnDataDictSeries[['lnSHFEDiff','lnXAUDiff']]

    这里的fitMod和resid变量后面会用到哦~~

    #建立对象,dataframe就是前面的data,varLagNum就是你自己定的滞后阶数
    orgMod = sm.tsa.VARMAX(dataframe,order=(varLagNum,0),trend='nc',exog=None)
    #估计:就是模型
    fitMod = orgMod.fit(maxiter=1000,disp=False)
    # 打印统计结果
    print(fitMod.summary())
    # 获得模型残差
    resid = fitMod.resid
    result = {'fitMod':fitMod,'resid':resid}

    6)系数平稳检验:CUSUM检验

    这里也注意,Python这里不像EVIEWS,python没有办法算AR根,弄不到AR根图,但是python可以进行cusum检验。返回3各变量,第2个是P-value值,记得我之前说的吗,cusum检验要无法拒绝原假设,也就是说P-value值要大于0.05

    这里的resid就是前面模型的resid

    # 原假设:无漂移(平稳),备择假设:有漂移(不平稳)
    result = statsmodels.stats.diagnostic.breaks_cusumolsresid(resid)

    7)脉冲响应图

    orthogonalized=True代表使用乔里斯基正交,这里很奇葩,官方文档没有加plt.show(),但是博主亲身试验,一定要加,不然画不出来。terms代表周期数。

    # orthogonalized=True,代表采用乔里斯基正交 
    ax = fitMod.impulse_responses(terms, orthogonalized=True).plot(figsize=(12, 8))
    plt.show()

    8)方差分解图

    这里要注意:

    VARMAX很怪,没有做方差分解的方法,但是VAR这个方法里面有。(python就是这么任性!)

    所以这里就用VAR重新估计,然后直接使用fevd进行方差分解

    打印summary()可以看到方差分解的具体结果,plot可以画图,要记得加plt.show()哦~~

    这里的dataFrame就是前面的data噢~~

    md = sm.tsa.VAR(dataFrame)
    re = md.fit(2)
    fevd = re.fevd(10)
    # 打印出方差分解的结果
    print(fevd.summary())
    # 画图
    fevd.plot(figsize=(12, 16))
    plt.show()

     

    以上就是今日份的分享~~然后博主要开始吐槽了!

    博主真是苦逼,最近定期要写研报,博主挑了个向量自回归模型(VAR)来研究,然而博主之前接触过的就只有MATLAB和python,matlab虽然做这种统计很方便,但是一个是博主好久不用啦有点生疏,还有一个是跟项目开发合在一起的话不方便。

    然后博主现在天天用python,所以为了赶稿子,也只能硬着头皮用python搞一波了。但是,博主发现,全网,基本没有人用python搞过这种高级计量经济学模型,因为连范文都找不到1篇!!!!博主亲身尝试摸索后,虽然完成了研报,但是!博主还是要说,统计类的东西,要么用R,要么用EVIEWS,用Python真心苦逼!!!

    主要是各个函数都藏在不知道什么旮旯角落里!!!有些还没有!比如AR根和AR图,要不是靠参考链接里R语言的一篇样板文,我都不知道还有个检验系数稳定性的方法叫cusum,再从另一篇样例里面找到python做cusum的样例。cusum的原假设和备择假设还跟普通检验不一样,反过来的,我查了好多中外文献,才确定这一点。python里面还没有EG因果关系检验,而协整关系检验的名字竟然叫coint……也是从另一篇样例文中找到的!!!都是泪…………

    然后,python只能对VAR模型,VECM模型进行估计,其他var类模型,各位别白废力气寻找了,直接用EVIEWS或者R吧。

    好啦~吐槽结束,博主可以保证,这是全网唯一的,最完整的利用python进行VAR模型建模的教程文了~~~

     

    参考文献:

    1. VARMAX官方样例

    http://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/statespace_varmax.html

    2. VARMAX官方文档

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.html?highlight=varmax

    3.VARMAX fit官方文档

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.fit.html#statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX.fit

    4.VARMAX fit返回值

    http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.MLEResults.html#statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.MLEResults

    5. CUSUM检验文献:平稳过程趋势项变点的CUSUM检验

    https://www.ixueshu.com/document/1d642b472b5dc0717d721b29bfac1625.html#pdfpreview

    6. CUSUM检验文献:关于CUSUM检验的改进

    https://wenku.baidu.com/view/65d91ee1172ded630b1cb62c.html

    7. cusum外文文献

    https://doc.docsou.com/b77f40843604bd6fcc70f6d0b-10.html

    8.python实现时间序列

    https://max.book118.com/html/2017/1006/136205976.shtm

    9.VAR python W3Cschool样例

    https://www.w3cschool.cn/doc_statsmodels/statsmodels-examples-notebooks-generated-interactions_anova.html?lang=en

    10.R语言实现VAR模型

    https://blog.csdn.net/Imliao/article/details/80352158

    11. python statsmodel手册

    https://blog.csdn.net/qq_41518277/article/details/85101141#VARVAR_processes_175

    12. python cusum检验方法说明:breaks_cusumolsresid

    https://www.cherylgood.cn/doc/statsmodels/statsmodels-statistics/5bacda5744e2a52489c5292a.html

    13.python 进行cusum检验样例

    https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/83657386

     

     

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  • public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5); var1:要修改的对象起始地址 如:0x00000111 var2:需要修改的具体内存地址 如100 。0x0000011+100 = 0x0000111...
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
    
    1. var1:要修改的对象起始地址 如:0x00000111
    2. var2:需要修改的具体内存地址 如100 。0x0000011+100 = 0x0000111就是要修改的值的地址
    3. 注意没有var3
    4. var4:期望内存中的值,拿这个值和0x0000111内存中的中值比较,如果为true,则修改,返回ture,否则返回false,等待下次修改。
    5. var5:如果上一步比较为ture,则把var5更新到0x0000111其实的内存中。
      原子操作,直接操作内存。
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  • js中const,var,let区别与用法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 10:48:04
    主要内容是:js中三种定义变量的方式const, var, let的区别。1.const定义的变量不可以修改,而且必须初始化。1 const b = 2;//正确 2 // const b;//错误,必须初始化 3 console.log('函数外const定义b:' + b);//...
  • var是什么

    千次阅读 2017-04-03 13:59:34
    var 是 variable(变量,可变物)的简写。在多种计算机编程语言中,var 被用作定义变量的关键字,在一些操作系统中也能见到它的身影。 Swift在Swift 中var 也用来定义变量。JavaScriptvar a=10; //正确a=10; //正确...
  • C++中的var类型

    千次阅读 2020-01-08 11:43:29
    C++中的var类型不同于其他的常见类型,其他的类型例如int、float、char等类型需要自己知道数据的类型,再根据需要定于,而var类型可以根据你赋值的类型来确定变量的类型:例如: var a = 10,则a是整形、var b = ...
  • JavaScript中使用var定义变量和不适用var定义变量的区别 1、不使用var定义一个变量 不使用var定义一个变量时是定义了全局对象window的一个属性,事实上你无论在代码中的任何一个部分(全局或者在某一代码块中)声明...
  • shell中的变量 $VAR 与 ${VAR}区别

    千次阅读 2016-07-13 14:23:23
    $VAR 最好VAR在定义的时候,采用VAR="abcdefg" 这种带引号的定义。 ${VAR} 这种写法比较规范,VAR在定义的时候,采用VAR=abcdefg 这种不带引号的定义也没有关系。
  • ubuntu16 杀死进程解决 E: 无法获得锁 /var/lib/apt/lists/lock - open (11: 资源暂时不可用) 执行命令:ps -e | grep apt 说明:ps查看进程 管道符号衔接命令grep apt查找指定进程,显示占用apt-get的进程 执行...

空空如也

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