社交媒体数据分析:互联网和大数据的融合

随着信息技术的飞速发展,社交媒体已经成为现代通信的重要组成部分,但同时也带来了数据处理和分析的复杂挑战。基于此背景,本文以社交媒体数据特性为出发点,重点探讨了大数据技术在社交媒体数据分析中的应用。通过案例研究,本文演示了这些技术在实际业务场景中的应用效果和潜在价值,旨在提供对社交媒体数据分析在商业策略制定中的作用和影响的深入理解,以期达到优化商业决策和提升市场竞争力的目的。

基于得分驱动模型的广东和湖北两省碳排放权交易市场波动特征研究

现有关于碳排放权价格波动特征方面的研究多采用GARCH族模型,但是常见GARCH模型中方差是关于过去收益率平方的线性模型,这使得方差对于极端数值往往响应过度且这样效应存续时间较长.针对这一问题,Harvey和Harvey&Sucarrat提出了得分驱动的模型构建思路.采用得分驱动的模型构建思路,利用Beta-skew t-EGARCH模型对广东和湖北两省碳排放权交易市场波动进行研究.使用单组分、双组分Beta-skew t-EGARCH模型和常用EGARCH模型对两组碳排放权收益率序列进行拟合,极大似然估计值和BIC值均表明单组分Beta-skew t-EGARCH模型的拟合效果更好.