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Block-bootstrapping for noisy data
Block-bootstrapping for noisy data
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研究论文：Twitter情绪噪音稀释了外国股票信号
一项新的研究论文探讨了Twitter上的情绪噪音与国内和国外公司股票损失之间的关系。研究发现，情绪噪音与股票损失之间的相关性在国内公司中更为稳定，这表明“外国信号”是被稀释了，而不是消失了。这种稀释归因于贡献者群体中缺乏拥有关于外国公司信息优势的本土市场投资者，导致了生产者-知识不匹配。
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为长记忆时间序列图模型开发了新的统计方法
研究人员开发了一种新的统计方法，用于检验平稳高斯时间序列图结构中的条件独立性，特别解决了长记忆数据的挑战。该方法采用数据自适应检验统计量，并建立了适用于短记忆和长记忆序列的有限样本高斯近似界。该过程具有鲁棒性，采用块自举法，即使在超高维场景下也有效，并包含一个增强一致性的校正，以确保在大小和功效方面的渐近准确性。该方法成功应用于真实的脑功能磁共振成像（fMRI）数据，以分析大脑内的功能连接性。