git command note Get link Facebook X Pinterest Email Other Apps June 25, 2013 [Q]remove files from github repository [A] >git rm FILENAME >git commit -m "REMOVE COMMENT" >git push [R] stackoverflow Get link Facebook X Pinterest Email Other Apps Comments
股票評價(Stock Valuation) - 股利折現模型 November 08, 2009 這邊討論的是股價(普通股)的評價,包括股利折現模型、成長機會模型與本益比模型。 1. 股利折現模型( The Dividend Discount Model, DDM ) 股票的現金流可以分為兩個部分:股利的收入及股價的變動 先來定義 Pt:第t期的每股股價 Dt:第t期的每股股利 Rs:股利折現率(或稱為股東的必要報酬率) 當下的股票現值P0 = D1/(1+Rs) + P1/(1+Rs) ... (1) 一年後的股票現值 P1 = D2/(1+Rs) + P2/(1+Rs) ... (2) 將(1)代入(2)可得 P0 = D1/(1+Rs) + D2/[(1+Rs) ^2] + P2/[(1+Rs)^2] 可推得 P0 = D1/(1+Rs) + D2/[(1+Rs) ^2] + D3/[(1+Rs)^3] + ... = SIGMA(t=1, infinite) D1/[(1+Rs)^t] 常見的股利折現模型有三種, a. 零成長型(Zero Growth) , 即D1=D2=D3=... 利用等比級數公式, a0=D1/(1+Rs), r= 1/(1+Rs) => p0 = D1/Rs [*這跟永續年金的結果相同] b. 固定成長(Constant Growth) , 即股利按固定比率g成長, D2=D1*(1+g), ... => P0 = D1/(Rs-g) b.1這個模型又稱為戈登模型(Gordon Model)或股利成長模型(dividend growth model) 因為這個模型提供我們很好的直覺: b.1.1 當公司宣布年底股利增加, D1上升, P0上升 b.1.2 當公司盈餘成長, g上升, P0上升 b.1.3 當資本或風險提升,Rs上升, P0下降 b.2固定成長型的資本利得率=股利成... Read more
openwrt feed的使用 March 27, 2012 最近又回去看Openwrt發現feed, 來記錄一下. feed 是一個挺有趣的東西, 在Openwrt 理面它是一堆 packages 的集合, 我想應該是因為不同的 packages 可能來自不同的地方, 透過 feed 提供介面管理這些 packages. (1) where is feeds 放在 scripts/feeds (2) feeds command update: 撿查 feeds.conf # or feeds.conf.default 將各自的feeds下載後放到 feeds/ 建立 XXX.index list: 透過 XXX.index, 列出 feeds/ 的feeds install: 建立symbolic link. # from feeds/XXX to packages/feeds/XXX (3)自己建立 feeds 1. svn co svn://svn.openwrt.org/openwrt/trunk/[BRANCH] [OPENWRT] 2. svn co svn://svn.openwrt.org/openwrt/package [OPENWRT]/packages 3. 撰寫自己的 feeds.conf 4. >script/feeds update -a 5. >script/feeds install 6. make menuconfig 參考Openwrt 連結 ... Read more
R 語言:邏輯回歸 Logistic Regression using R language (二) June 08, 2015 > library('MASS') > data(menarche) > str(menarche) 'data.frame': 25 obs. of 3 variables: $ Age : num 9.21 10.21 10.58 10.83 11.08 ... $ Total : num 376 200 93 120 90 88 105 111 100 93 ... $ Menarche: num 0 0 0 2 2 5 10 17 16 29 ... > summary(menarche) Age Total Menarche Min. : 9.21 Min. : 88.0 Min. : 0.00 1st Qu.:11.58 1st Qu.: 98.0 1st Qu.: 10.00 Median :13.08 Median : 105.0 Median : 51.00 Mean :13.10 Mean : 156.7 Mean : 92.32 3rd Qu.:14.58 3rd Qu.: 117.0 3rd Qu.: 92.00 Max. :17.58 Max. :1049.0 Max. :1049.00 上頭是 R 所提供的一個很好的 Logistic Regression with One numerical predictor 的例子。 簡單的說就是有一組三個自變數分別是 age, total 以及 menarche ,中文的大意是『我們收集了一共25組女性樣本,記錄每組的平均年紀,訪問次數以及受訪者是否發生初經』。 > plot(Menarch/Total ~ Age, data=menarche) 上圖很明顯的指出 age 與 menarch rate 呈指數關係,適用於羅輯回歸。 > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, family = binomial(logit), data=m... Read more
Comments
Post a Comment