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World File Search System定量
定量股权研究报告
截至2024年11月30日，Morningstar肯定了Think Smart的三星级定量评级。我们使用公司的基本模型驱动估值和不确定性得分来计算此结果。股票的最后一次收盘价为1.50，其定量公允价值估计值为1.69的折扣为11.42％。在过去一年中，该股票的交易量之间的折扣价为21.72％至15.74％的溢价。股票的价格比率在我们的全球股票覆盖范围内，在我们的全球股票覆盖范围内，相对于技术领域的同行，这是第72个百分位数。认为Smart此外，具有极端的不确定性等级。在过去的一年中，公司的定量星评级仍未改变。公司的不确定性等级从09/03/2024之后的极端变为极端。我们检查了思想智能的财务和市场统计数据，以确定这些评级。其销售收益率为198.72％，其落后的12个月最大值降低为0.00％。这些分别落在股票宇宙中的第82个和第5个百分位数和技术领域的第84和第五位。
什么是定量研究方法
量化研究的重点是使用统计技术量化数据，变量和关系，旨在建立模式，检验假设和做出预测。这种方法广泛应用于心理学，社会学，经济学，健康科学和教育等各个领域。它依赖于结构化数据收集方法，并采用统计分析来解释结果。定量研究依赖于结构化方法来收集和分析数值数据。这种类型的研究涉及使用调查，实验和观察等技术进行系统的数据收集和分析。调查是一种常见方法，用于收集大型样本量的意见或行为，从而使研究人员可以推断出较大的人群。但是，这种方法可以受到响应偏见和限制深度的限制。实验涉及在受控环境中操纵变量，以观察对其他变量的影响，这有助于建立因果关系。实验对变量提供了高度控制，但由于设置有限，它们可能缺乏外部有效性。观察性研究可以在不干预的情况下收集现实数据，通常提供比自我报告的响应更准确的信息。但是，它可能会受到观察者偏见的影响，并且在处理罕见或复杂的行为时很耗时。定量研究采用各种工具来收集数值数据，包括问卷，测试和数字跟踪工具，例如网站流量指标或生理监控设备。2。3。数据分析涉及统计技术，例如描述性统计，推论统计和相关分析，这些技术有助于解释数据中的关系或趋势。这些方法提供了数据的概述，包括均值，中位数，模式，标准偏差和范围。定量研究旨在收集易于分析统计学的结构化数据，使其成为大型样本量的经济高效且耗时的方法。然而，它的局限性包括调查的潜在响应偏见和限制深度，实验中的外部有效性有限以及观察者的观察者偏见。定量研究使用数值数据来分析模式并根据样本结果对人群进行预测。假设检验和回归分析等技术有助于识别具有统计学意义的趋势。这种方法对于比较群体之间的平均值很有用，例如评估教学方法或检查屏幕时间和学术表现之间的相关性。定量研究中的关键概念包括衡量中心趋势（平均值，中值），可变性（标准偏差）和关联（相关系数）的度量。目标是通过关注来自大型的随机样本的数值数据来最大程度地减少研究人员的偏见。但是，定量研究通常缺乏深度并具有刚性结构，因此容易响应或采样偏见。要进行有效的定量研究，必须定义明确的目标，正确选择的方法以及使用的适当统计工具。然后测量结果以分析效果。1。确保样本代表性对于结果的普遍性和可复制性至关重要。通过准确地解释发现并考虑局限性，研究人员可以得出有意义的结论，这些结论有助于科学知识并为数据驱动的决策提供信息。定量方法，例如调查和实验，在包括社会科学和医疗保健在内的各个领域都提供了宝贵的见解。严格的统计分析的使用使研究人员能够做出预测并确定模式，最终为政策和决策过程提供了信息。定量研究定义和方法解释了实验过程，涉及将参与者随机分配给不同的组，一个组接受治疗或干预，而另一种则没有。这是进行实验的分步指南：1。定义研究问题：您想了解什么？提出一个假设：您认为研究问题的答案是什么？设计实验：您将如何操纵变量并衡量结果？**内容分析**：一种分析书面，口头或视觉交流的系统方法。研究人员以各种媒体形式识别并分类特定内容，主题或模式。2。**二级数据分析**：分析其他人从政府报告，以前的研究或大型数据集等来源收集的数据。定量研究使用数字和统计数据来回答问题。它经常衡量态度，行为和观点。1。2。**调查和问卷**：用于从人类样本中收集数据的结构化工具。**实验和受控的观察结果**：在受控设置中进行测量变量并确定因果关系。3。**现有数据源（辅助数据）**：从数据库，档案或以前的研究中收集。1。**数据预处理和清洁**：识别和纠正错误，删除异常值以及确保数据一致性。2。**描述性统计**：使用中心趋势，可变性和形状等措施来汇总和描述数据。3。**推论统计**：通过测试假设，估计参数和做出预测来从样本中推断人口特性。常见推论统计技术包括：1。**假设检验**：评估变量之间关系的重要性或差异。2。**置信区间**：估计可能下降的人口参数的范围。3。**相关性和回归分析**：根据变量检查关系并预测结果。4。**方差分析（ANOVA）**：在多个组或条件之间进行比较均值。统计软件和工具可以有效地执行复杂的分析。流行的统计软件（例如SPSS，SAS和R）帮助研究人员进行各种定量研究。这些包括： *描述性研究：这种类型描述了人口的特征，趋势或行为。2。3。例如，它可能会分析学生在学校中的平均身高，选举中的选民投票或人们吃的普通食品。*相关研究：它检查了两个或多个变量之间的关系。例如，它可以调查收入如何影响幸福或压力会影响体重增加。*实验研究：这种类型通过操纵一个变量（独立）并衡量其对另一种（依赖）的影响来研究因果关系。*准实验研究：类似于实验研究，但由于实际或道德考虑而没有随机参与者的分配。研究人员控制影响结果的其他因素。*纵向研究：它在延长时间内研究了模式。例如，它可能会分析儿童的阅读技能如何发展，或者随着年龄的增长而变化。定量研究具有优势和缺点：优点：1。**客观性**：定量研究的目的是由于其依赖数量和统计方法而公正。**通用性**：它通常涉及大型样本量，增加了适用于更广泛人口的代表性数据的可能性。**可复制性**：使用标准化程序和测量工具增强了可复制性，使其他研究人员可以重复研究并测试发现的可靠性。4。**统计分析**：定量研究采用各种统计技术来进行数据分析，识别模式，关系和关联。5。缺点：1。2。3。**数值精度**：它产生的数值数据可以使用数学计算进行分析，从而可以明确的比较和定量解释。**缺乏上下文理解**：定量研究可能会通过专注于可测量的变量，忽略社会，文化和背景因素来限制复杂现象的探索。**对数字的过分依赖**：它可以优先考虑数值数据而不是定性见解，这可能会导致对主题的表面理解。**有限的应用程序**：由于实验室设置或受控实验的人为性质，结果可能不适用于现实情况。4。**高成本和时间要求**：进行定量研究可能是昂贵且耗时的，尤其是对于长期延长的纵向研究。通过了解这些优势和缺点，研究人员可以为其特定需求选择最合适的定量研究类型。虽然定量研究在识别连接方面表现出色，但通常没有发现这些关系背后的根本原因。它可能会回答诸如“什么”和“多少”之类的问题，但留下了“为什么”未回答。量化数据的过程可能会导致过度简化，对复杂性和细微差别掩盖，这对于对研究主题的深入了解至关重要。定量研究带有大量成本和时间承诺，需要大量资源，包括资金，专业知识以及广泛的数据收集和分析。这种结构化方法还限制了灵活性，使调整研究计划或在收集数据时探索新问题变得更加困难。行动中定量研究的示例包括： *市场研究，调查和问卷的数值数据为业务决策提供了信息 *健康研究，这些研究依赖于治疗效率和疾病普遍性的统计分析 *教育研究，用于研究影响学生绩效和学术成就的因素 *社交科学的绩效 *社交科学和公众的观点，并分析了'或comment'或分析行为 *，以调查了'或commition'或分析行为 * *经济研究，分析经济指标，趋势和模式，通过统计审查来审查财务习惯，使经济学家能够掌握潜在的模式，预测市场行为并制定数据驱动的政策。定性分析通过研究非数字方面的访谈，观察性研究和开放式问卷来深入研究主题，从而对所讨论的现象进行了全面的描述。另一方面，定量研究使用数值数据量化了各种因素之间的关系。它试图通过采用系统收集方法，标准化工具和精确的分析技术来提供普遍适用的见解。这种方法使研究人员能够验证假设，预测结果并为各个学科的决策提供信息。其定义特征包括： *编译数字信息 *采用统计分析技术 *测量和量化现象以识别模式 *研究变量之间的连接 *将发现的概括为广泛的人群 *进行更广泛的实验 *进行实验或进行大量样本大小的调查 *使用大型样本量 *利用统计方法的量化数据，并在统计数据中进行量化数据，并将统计的数据集中在数字方面，并将数字构成数字，并将数字构成数值，并将其置于数字上，并将其进行数字化，并将其汇总到数字上，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，趋势。
定量重新审视
本文建立在Emerita Margarete Sandelowski教授及其同事撰写的高度引用的2009年文章上，通过严格地重新评估定量的过程（将定性数据转换为定量形式），这种技术在学术研究中并没有在学术研究中繁殖，因此由于方法的探讨，因此在学术研究中并未扩散。本文通过使用5W1H方法提出全面的元框架来回应这一短缺，概述了为什么，何时，什么，何地，何处，如何以及谁应该从事定量，从而在混合和多种方法研究中整合了几个框架和模型。该框架的核心是定量的一角钱驱动的模型，该模型将定量分类为d secimcriptive，i fiterential，m sisurement和e xploratorative类型，每个类型都增强了定量的效用和精确度。这种创新模型支持该文章的更广泛的倡导，以定量作为多种研究传统的至关重要的方法论工具。本文探讨了跨定性，定量和混合方法研究传统量化的应用和价值，从而证明了其广泛的相关性和变革潜力。它讨论了基于与本体论，认识论，知识论和方法论有关的哲学观点的不同哲学观点的可变采用。尽管存在这些差异，但只有少数研究哲学完全拒绝定量。本文提倡使用定量来补充定性分析，并提高研究的清晰度和适用性，而不会损害定性数据的丰富性。它是理解定量的复杂性和实用性的综合资源，旨在激发研究人员考虑这种方法来丰富其分析工具并增强其研究发现的深度和适用性。
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。
定量投资的艺术
像艺术一样的投资在视角上蓬勃发展。在这两个学科中，视图都根据您的立场而变化 - 信号和笔触形成模式，这些模式只会显示它们的全部深度。20年来，Robeco的Quant Equity Journey一直受到不同观点的影响：一群人将科学，创造力和经验带入全球市场的画布。这个系列“量化的艺术投资”庆祝了这些观点，对我们的故事背后的人，过程和表现瞥见了这些观点。是什么使团队出色？量化和基本投资的不同世界如何交织？可持续性和自定义在哪里推动界限，创新如何推动我们前进？这些是我们通过投资组合经理，研究人员，客户投资组合经理，销售人员和客户的20个独特故事来探索的主题。每个观点都为我们的旅程中丰富的马赛克增添了一件，提供了见解，经验教训以及窥视下一步的内容。所以走进画廊。让故事激发，挑战并告知您对量化投资艺术的看法。
航运定量方法
• Tasos Aslidis，Marsoft（马萨诸塞州剑桥） • Costas Bardjis，Marsoft（马萨诸塞州剑桥） • Nikos Berstianos，Pyrsos Managing • Erik Broekhuizen，BulkNedlloyd（鹿特丹） • Hercules Charalambides，世界海事大学（马尔默） • John Coustas，Danaos Management Consultants • George Economou，Dry Bulk • Aris Gavrielides，Eletson Corporation • Costas Grammenos，城市大学（伦敦） • Dennis Hayter，MERC（鹿特丹） • John Karastamatis，Eletson Corporation • Nikos Karelis，Midland Bank • Michail Kokkinis，Link Maritime • Anastassios Kouverianos，Eletson Corporation • Nikos Kydonakis，瑞典俱乐部 • George Lertas，Eletson Corporation • Marianna Moschou，花旗银行 • Kees Oosterhout， BulkNedlloyd（鹿特丹）• George Panagakos，DAS International Consultants • Dimitrios Paizis，Eletson Corporation • Petros Pappas，Ocean Bulk • Iraklis Prokopakis，Styga Compania Naviera • Panos Solomonides，Midland Bank • George Spanos，Spanos Maritime and Trading • Terry Trikoglou，承销商 • Leonidas Valmas，A.Karaindros Marine • John Vassilakis，Aeolos • Maarten Volgers，MERC（鹿特丹）• Jelle Wolthuizen，Neddata（鹿特丹）• Mathios Zarbis，希腊联合航运与贸易公司