Модели газ: полный каталог моделей, характеристики, отзывы на все автомобили GAZ (ГАЗ)

Игорь Комаров поздравил коллектив «Группы ГАЗ» с запуском новой модели автомобиля «ГАЗель NN»

20 мая 2021 года полномочный представитель Президента РФ в ПФО Игорь Комаров и губернатор Нижегородской области Глеб Никитин посетили Горьковский автомобильный завод, где состоялась презентация нового коммерческого автомобиля «ГАЗель NN». На мероприятии также присутствовали председатель Федерации независимых профсоюзов России, член Государственного Совета РФ Михаил Шмаков, глава администрации Нижнего Новгорода Юрий Шалабаев и председатель Гордумы Нижнего Новгорода Олег Лавричев.

Выпуск «ГАЗель NN» стартовал с бортовых модификаций и цельнометаллических фургонов полной массой 3,5 т. В дальнейшем на платформе «NN» будет создаваться широкий модельный ряд автомобилей нового поколения полной массой от 2,5 до 4,6 т, с различными типами кузова, колесными базами и вариантами спецтехники для российского и экспортных рынков. С запуска «ГАЗель NN» начинается переход отечественного коммерческого транспорта от аналоговой к цифровой модели управления.

Полномочный представитель президента РФ в ПФО Игорь Комаров заявил, что пуск производства — очень важное и торжественное событие не только для коллектива завода и для нижегородцев, но и для всей автомобильной отрасли. «Горьковский автомобильный завод – это история Нижнего Новгорода, Приволжского федерального округа и нашей страны. Славная история, которую создавали многие поколения заводчан», — сказал он. Игорь Комаров отметил, что автопром играет особую роль для Приволжского федерального округа, где сосредоточены почти все крупнейшие российские автопроизводители, и ГАЗ всегда показывал пример обновления и движения вперед.

«Большое внимание уделяется поддержке Горьковского автозавода президентом Российской Федерации Владимиром Владимировичем Путиным, федеральными органами власти и руководством Нижегородской области. Очень приятно, что именно в год 800-летия Нижнего Новгорода начался выпуск новой современной и востребованной на рынке модели автомобиля «ГАЗель NN», — добавил полномочный представитель президента в ПФО.

«ГАЗель NN» — не просто продукт, это платформа, которая определит конкурентоспособность компании и всей российской автомобильной промышленности. Очень важно и приятно, что именно на нижегородской земле рождаются такие инновации. Новая модель автомобиля предполагает переход от аналоговой системы управления на «цифру»: это соответствует мировой повестке и национальному проекту «Цифровая экономика», — добавил Глеб Никитин.

После поздравления заводчан президент «Группы ГАЗ» Вадим Сорокин предложил гостям лично убедиться в преимуществах автомобиля, рассказал о принципах его работы и новых возможностях, отметив, что новая модель будет поставляться в том числе и за рубеж. «Мы начинаем процесс перехода к «цифре», который в дальнейшем затронет всю линейку автомобилей марки «ГАЗ», — отметил он.

В рамках мероприятия председатель Федерации независимых профсоюзов России (ФНПР), член Государственного Совета РФ Михаил Шмаков вручил полномочному представителю Президента РФ в ПФО Игорю Комарову юбилейную медаль, выпущенную к 30-летию ФНПР.

масштабные коллекционные модели автомобилей Газ. масштаб 1:43

	ГАЗ — масштабные коллекционные модели автомобилей Газ. масштаб 1:43
Газ А
	Газ А масштаб 1:43 производитель — Россия 690 руб — купить		Газ А масштаб 1:43 производитель — СССР 1799 руб — купить	Газ 4 пикап Масштаб 1:43 Производитель — Россия купить
	Еще модели Газ А >>
Газ М1
	Газ М1, 1936 масштаб 1:43 производитель — Vector Models 4900 руб — купить		Газ М1 фаэтон масштаб 1:43 производитель — Vector Models 4900 руб — купить	Газ М1 медпомощь масштаб 1:43 производитель — Vector Models 4900 руб — купить
	Еще модели Газ М1 >>
Газ 11-40
	Газ 11-40 1938 масштаб 1:43 производитель — Vector Models купить
	Еще модели Газ 11-40 >>
Газ 11-73
	Газ 11-73 масштаб 1:43 производитель — Vector Models купить		Газ 11-73 Масштаб 1:43 Производитель — DeAgostini 500 руб — купить	ГАЗ 11-73 такси Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 850 руб — купить
	Еще модели Газ 11-73 >>
Газ 61-73
	Газ 61-73 комуфляжный 1941 масштаб 1:43 производитель — Vector Models купить
	Еще модели Газ 61-73 >>
Газ 415
	Газ М 415 пикап 1939-42 масштаб 1:43 производитель — Vector Models купить		ГАЗ 11-415 пикап 1940 масштаб 1:43 производитель — Vector Models купить
	Еще модели Газ 415 >>
Газ 12	ЗиМ
	Газ 12 ЗиМ скорая помощь Масштаб 1:43 Производитель — Китай 380 руб — купить		Газ 12 ЗиМ Масштаб 1:43 Производитель — Китай 899 руб — купить	Газ 12 ЗиМ Масштаб 1:43 Производитель — Ist Models 1699 руб — купить
	Еще модели Газ 12 ЗиМ >>
Газ 20	Победа
	Газ 20 Победа Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить		Газ 20 Победа пикап Масштаб 1:43 Производитель — Китай купить	Газ 20 Победа Масштаб 1:43 Производитель — Китай купить
	Еще модели Газ 20 >>
Газ 72
	ГАЗ 72 Победа 4Х4 масштаб 1:43 производитель — Kimmeri купить
	Еще модели Газ 72 >>
Газ 21
	ГАЗ 21 Волга милиция Масштаб 1:43 Производитель - Китай 380 руб — купить		ГАЗ 21 Волга с оленем Масштаб 1:43 Производитель — Наш автопром 250 руб — купить	ГАЗ 21 Волга с оленем (черный цвет) Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 950 руб — купить
	Еще модели Газ 21 >>
Газ 22
	ГАЗ 22 Масштаб 1:43 Производитель — Наш Автопром 250 руб — купить		ГАЗ 22 Масштаб 1:43 Производитель — DeAgostini 899 руб — купить	ГАЗ 22 медпомощь Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 950 руб — купить
	Еще модели Газ 22 >>
Газ 64
	ГАЗ 64 тент закрытый 1941 масштаб 1:43 производитель — Vector-models купить
	Еще модели Газ 64 >>
Газ 67
	Газ 67 масштаб 1:43 производитель — Украина купить
	Еще модели Газ 67 >>
Газ 19
	ГАЗ 19 4х2 фургон 1956 масштаб 1:43 производитель — Vector-models купить		ГАЗ 19 4х2 почтовый 1956 масштаб 1:43 производитель — Vector-models купить
	Еще модели Газ 19 >>
Газ 69
	ГАЗ 69 Масштаб 1:43 Производитель — Китай 1999 руб — купить		ГАЗ 69 Масштаб 1:43 Производитель — Китай 1499 руб — купить	ГАЗ 69 открытый Масштаб 1:43 Производитель — Китай 1999 руб — купить
	Еще модели Газ 69 >>
Газ 24
	Газ 24 Волга кабриолет Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 950 — купить		Газ 24 Волга масштаб 1:43 производитель — Агат, Россия 599 руб — купить	Газ 24 Волга кабриолет Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 950 — купить
	Еще модели Газ 24 >>
Газ 2410
	Газ 2410 Волга масштаб 1:43 производитель — ручная доработка 990 руб — купить
Газ 2402
	Газ 2402 Волга масштаб 1:43 производитель — Россия 599 руб — купить		Газ 2402 Волга масштаб 1:43 производитель — Россия 599 руб — купить	Газ 2402 Волга милиция масштаб 1:43 производитель — Россия купить
	Еще модели Газ 2402 >>
Газ 3102
	Газ 3102 Волга кабриолет Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 950 руб — купить		Газ 3102 Волга лимузин Масштаб 1:43 Производитель — ручная доработка 1800 руб — купить	Газ 3102 Волга свадьба масштаб 1:43 производитель — Россия купить
	Еще модели Газ 3102 >>
Газ 3110
	Газ 3110 масштаб 1:43 производитель — Наш автопром 250 руб — купить		Газ 3110 масштаб 1:43 производитель — Ist Models 1490 руб — купить	Газ 3110 масштаб 1:43 производитель — Ist Models 2250купить
	Еще модели Газ 3110 >>
Газ 13
	Газ 13 Чайка масштаб 1:43 производитель — Россия 690 руб — купить		Газ 13 Чайка кабриолет масштаб 1:43 производитель — Россия 1499 руб — купить	Газ 13 Чайка универсал Масштаб 1:43 Производитель — ручная работа 2400 руб — купить
	Еще модели Газ 13 >>
Газ 14
	Газ 14 Чайка масштаб 1:43 производитель — Россия купить
Газ торпедо
	ГАЗ торпедо масштаб 1:43 производитель — Kimmeri купить
	Еще модели Газ Торпедо >>
Газель
	ГАЗ 33023 Газель Дуэт бортовая Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить		ГАЗ 3302 Газель бортовая 1994 Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить	Газ 3221 Газель Масштаб 1:43 Производитель — Агат, Россия 899 — купить
	Еще модели Газель >>
Газ ААА
	Газ АА масштаб 1:43 производитель — СССР купить		Газ ААА масштаб 1:43 производитель — СССР купить	Газ 60 масштаб 1:43 производитель — СССР купить
	Еще модели Газ AAA >>
Газ 51
	Газ 51А масштаб 1:43 производитель — Украина купить		Газ 51А масштаб 1:43 производитель — Украина купить	Газ 51, автобус масштаб 1:43 производитель — Украина купить
	Еще модели Газ 51 >>
Газ 63
	ГАЗ 63 бортовой масштаб 1:43 производитель — Украина
	Еще модели Газ 63 >>
Газ 52
	Газ 52 Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить		Газ 52-05, такси Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить	Газ 52 Масштаб 1:43 Производитель — Украина купить
	Еще модели Газ 52 >>
Газ 53
	Газ 53 спецмашина подъемник Масштаб 1:43 Производитель — Компаньон 820 руб — купить		Газ 53 бочка аэрофлот Масштаб 1:43 Производитель — Компаньон 480 руб — купить	Газ 53 бортовой Масштаб 1:43 Производитель — Компаньон 490 руб — купить
	Еще модели Газ 53 >>
Газ 3307
	Газ 3307 бортовой Масштаб 1:43 Производитель — Россия 480 руб — купить		Газ 3307 инкассация Масштаб 1:43 Производитель — Россия 420 руб — купить	Газ 3307 бочка Пиво с прицепом Масштаб 1:43 Производитель — Россия 880 руб — купить
	Еще модели Газ 3307 >>
Газ 66
	Газ 66 бортовой масштаб 1:43 производитель — Россия 1350 руб — купить		Газ 66 бочка Масштаб 1:43 Производитель — Россия 1350 руб — купить	Газ 66 буровая установка УГБ 1ВС Масштаб 1:43 Производитель — Беларусь 8900 руб — купить
	Еще модели Газ 66 >>
		История ГАЗ
	ГАЗ (GAZ), Горьковский автомобильный завод — российская компания по производству легковых марок автомобилей Волга, Чайка, а также грузовиков. Штаб-квартира находится в Нижнем Новгороде (до 1991 назывался Горький). ГАЗ — одно из крупнейших российских (до распада СССР — советских) предприятий автомобильной промышленности. Завод вступил в строй 1 января 1932 и в этом же году с его конвейера сошел первый полуторатонный грузовик ГАЗ АА и легковой ГАЗ А. В довоенные годы на заводе были созданы две модели легковых автомобилей: ГАЗ М1 (в просторечии эмка) и ГАЗ 4 Пикап. В годы Великой Отечественной войны работа предприятия целиком подчинялась нуждам фронта. После окончания войны на заводе была налажена работа по созданию новых моделей легковых автомобилей. Первой появилась знаменитая ГАЗ 20 Победа (мощность двигателя 50 л.с., скорость 105 км/ч), а также ГАЗ 12 ЗиМ и ГАЗ 69. 1956 ознаменовал новый этап в развитии завода — на смену Победе пришла ГАЗ 21 Волга. А с 1959 начался выпуск более современной и комфортабельной модели ГАЗ 13 Чайка с двигателем мощностью 150 л. с. (в последующие годы мощность модели ГАЗ 14 Чайка достигла 220 л.с.). В 1969 вместо старой Волги было освоено производство новой модели ГАЗ 24 Волга. После распада Советского Союза ГАЗ одним из первых сумел адаптироваться к новым рыночным условиям. В начале 1990-х была создана модель ГАЗ 3102 Волга, оснащенная двигателем мощностью 100 л.с., а в 1997 заводские инженеры, подвергнув ее конструктивному обновлению, разработали современную базовую модель ГАЗ 3110 Волга с двигателем мощностью 100 — 150 л.с. В 1997 было заключено соглашение между ГАЗ и итальянским концерном FIAT о создании совместного предприятия под названием Нижегород-Моторс по сборке легковых автомобилей трех фиатовских марок. Из-за кризиса 1998 ГАЗ, хотя и приспособился к новым экономическим условиям намного лучше большинства российских автомобильных предприятий, также столкнулся со сложностями. В начале 2000-х объемы выпуска автомобилей значительно возросли. В производственной программе автозавода доминирует седан ГАЗ 3110 и его модификации. На смену устаревшим 90- и 100-сильным двигателям семейства ЗМЗ 402, ведущих свою родословную с 1958, приходит усовершенствованный 2,3-литровый агрегат ЗМЗ 4062.10, развивающий 145 л.с. По лицензии австрийской компании Steyr производится 95-сильный 4-цилиндровый 2,13-литровый дизель ГАЗ 560.

Масштабная модель ГАЗ-4 и ГАЗ-ААА «Кара-Кум» из серии «Наш автопром»

Вариации ГАЗа

Максим Шелепенков, фото автора

В серии «Наш автопром», в которой в основном выходят автомобили Горьковского автозавода, появились долгожданные новинки.

ГАЗ-4

Пикапы ГАЗ-4 являются прекрасным дополнением в коллекции к уже ранее вышедшим пикапам ГАЗ-М-415 и ГАЗ-61-417, грузовикам ГАЗ-АА и ГАЗ-ААА.

По ранее заведённой традиции модели в серии «Наш автопром» выходят сразу в нескольких вариантах окраски и исполнения. Не стал исключением ГАЗ-4, вышедший сразу в четырёх версиях: зелёный глянцевый с тентом; зелёный матовый с тентом; чёрный без тента и с хромированными радиатором и колёсами; горчичный без тента и хромированными радиатором и колёсами. Тент у моделей выполнен съёмным, но при этом модели, оборудованные тентом не имеют имитации поручней на кузове (иначе тент не установишь). Получается, что модель со снятым тентом не совсем полноценна.

С одной стороны, богатый выбор вариантов не может не радовать, но с другой – выбор подходящего варианта только усложняется. Если выбирать из всей гаммы ГАЗ-4 классического чёрного цвета, то он достанется с хромированными колёсами, которые смотрятся несколько игрушечно.

Масштабный ГАЗ-4 хорошо передаёт образ прототипа, даже днище в этот раз выполнено правдоподобно. Радует полностью проработанный салон модели – на приборную панель деколями нанесены даже шкалы приборов!

К недостаткам можно причислить примитивно выполненный кузов, где отсутствуют продольные лавки для перевозки пассажиров. Такой вариант допустим, но в заводской комплектации (в моделях, как правило, копируют такой вариант) лавки должны присутствовать. Тент модели, выполненный одной деталью, имеет имитацию окон, но не сами окна (нет сквозных прорезей), отчего выглядит непонятно. Проще было вообще эти окна не показывать или сделать их сквозными.

ГАЗ-ААА «Кара-Кум»

Ещё одна новинка «Нашего автопрома» – вариация на тему вышедшей ранее модели ГАЗ-ААА. Но это не просто другая окраска, у модели изменили расположение запасных колёс: теперь они навешены по бокам кабины, сделан новый тентованный кузов с имитацией тросовой растяжки на боковинах. По замыслу авторов модель должна имитировать ГАЗ-ААА, участвовавший в знаменитом автопробеге 1933 года «Москва–Кара-Кум–Москва», на самом деле не имеет к нему ни малейшего отношения. В том пробеге участвовали две опытные машины ГАЗ-ААА, которые к пробегу присоединились в Горьком, так как их изготовление немного задержалось. В результате у автомобилей не было тента, как у остальных участников пробега, а лишь кузова, накрытые брезентом. С тентами, как на модели, были другие похожие автомобили – трёхосные автомобили Ford Timken. Но у них не было запасных колёс, установленных на боковинах кабины. Среди любителей автоминиатюр не прекращаются споры по поводу цвета автомобилей участников пробега, но в любом случае это были очень светлые оттенки, чтобы машины меньше нагревались под азиатским солнцем. Модели ГАЗ-ААА «Кара-Кум» вышли в двух цветах – песочном и голубом. Оба цвета очень тёмные для исторических реалий. Вердикт однозначный – модель не соответствует ни одному автомобилю, участвующему в автопробеге 1933 года.

Означает ли это что модель полностью негодная? Нет, не означает. Если отталкиваться от внешности грузовика, то больше всего он соответствует ГАЗ-ААА образца 1940 года (из-за установки запасных колёс). Такие машины могли использовать в народном хозяйстве с тентованным кузовом, например, в качестве передвижных мастерских. А цвет таких машин в принципе мог быть любым, особенно после перекраски. В этом случае хорошо, что на модель не стали наносить никаких надписей о пробеге.

Модели GAS

Модели GAS

Базовая информация

GAS оценил траектории волатильности цен на электроэнергию Nordpool на основе распределения Стьюдента t и распределения Гаусса. Модель волатильности Gaussian GAS совпадает со знакомой моделью GARCH (дополнительная информация)

Модели обобщенной авторегрессионной оценки были предложены в их полной общности в Креал, Купман и Лукас (2008) как было разработано в то время в VU University Amsterdam; см. раздел документов GAS на сайте.Одновременно с этим Харви и Чакраварти (2008) в Кембридже разработали основанную на количественных показателях модель специально для волатильности, названную моделью Beta-t-(E)GARCH, основанную на точно такой же философии. Beta-t-(E)GARCH является частным случаем GAS. модель. ^[1]

Идея очень проста. Рассмотрим условную плотность наблюдения \(p(y_t | f_t)\) для наблюдений \(y_t\) и изменяющегося во времени параметра \(f_t\). Предположим, что параметр \(f_t\) следует за рекурсией

$$f_{t+1} = \omega + \beta f_t + \alpha S(f_t) \left[\frac{\partial \, log \, p(y_t | f_t)}{\ partial f_t} \right] ,$$

где \(S(f_t)\) — функция масштабирования для оценки логарифмической плотности наблюдения. Ключевым нововведением в этом выражении является использование масштабированной оценки для управления изменением параметра \(f_t\) во времени. Он напрямую связывает форму условной плотности наблюдения с динамикой самого \(f_t\).

Например, если \(p\) — нормальная плотность, а \(f_t\) — ее дисперсия, то путем удобного выбора масштабирования мы получаем знакомую модель GARCH. Однако, если \(p\) является плотностью Стьюдента t , мы НЕ получаем модель t -GARCH! Вместо этого балл распределения t заставляет динамику волатильности не слишком бурно реагировать на большие значения \(|y_t|\).Это имеет смысл: такие большие значения могут быть легко связаны с характером данных с толстыми хвостами и не должны полностью объясняться увеличением дисперсии. Эмпирический пример этого эффекта показан на рисунке на этой странице.

Если \(p\) — экспоненциальное распределение со средним \(f_t\), то мы получаем модель ACD. На самом деле, многие хорошо известные модели подпадают под GAS, и теперь можно легко разработать много новых интересных моделей с параметрами, изменяющимися во времени.

Учитывая данные до времени t , \(f_{t+1}\) известно. Таким образом, модель основана на наблюдении в терминологии Кокса (1981), а вероятность известна в закрытой форме посредством стандартного разложения ошибки прогноза.

Дополнительные структуры запаздывания и другую динамику можно легко добавить к уравнению перехода для \(f_{t+1}\) выше. Более подробную информацию можно найти в исходном рабочем документе 2008 г., более короткая версия которого опубликована под названием Creal et al.(2013) в Журнале прикладной эконометрики .

Амстердамская и Кембриджская группы занимались исследовательской программой моделей, основанных на счете, и неоднократно объединяли усилия, организуя семинары по этой теме. Приветствуется вклад другой исследовательской группы по всему миру. Сообщите нам, если мы пропустили вашу работу по GAS или моделям, основанным на оценках, отправив электронное письмо Андре Лукасу ([email protected]) или Симу Яну Купману (s.j.koopman@vu. nl).

^[1] : модель GAS также называется моделью динамической условной оценки (DCS), моделью управляемой оценки (SD) или моделью динамической оценки (DySco).

модели GAS

модели GAS

Перед использованием любого кода прочтите отказ от ответственности.

R-код

1. Пакет R, соответствующий Горги, Паоло, Питер Р. Хансен, Павел Янус и Сием Ян Купман (2018): «Реализованный Wishart-GARCH: модель волатильности нескольких активов, основанная на оценке», Журнал финансовой эконометрики .
   Компьютерный код: R пакет Wishart.
   

2. Пакет ГАЗ R by Дэвид Ардиа, Крис Баудт и Леопольдо Катания.
   Компьютерный код: R пакет ГАЗ.
   Версия для разработки доступна на GitHub по адресу
   Код разработки: Пакет разработки R ГАЗ
   и будет обновляться более регулярно, чем от CRAN.
   Виньетка: «Обобщенные модели авторегрессионных оценок в R: пакет GAS».
   

3. Пакет R betategarch, v3.0:
   Компьютерный код: Бетатегарх пакета R.
   Виньетка: «betategarch: пакет R для моделирования и оценки моделей Beta-skew-t-EGARCH».
   

4. lgarch пакета R:
   Компьютерный код: Пакет R lgarch.
   Рабочий документ: «Непредвзятая оценка QML моделей Log-GARCH при наличии нулевой доходности».
   

5. Код R для моделирования плюс оценка HMM с изменяющимися во времени вероятностями перехода, соответствующими Баззи, Бласкес, Купман, Лукас (2016): «Изменяющиеся во времени вероятности перехода для моделей переключения марковского режима», Журнал анализа временных рядов .
   Компьютерный код Марко Бацци: R пакет ХММ.
   Файл ReadMe: ReadMe.R.
   

Код и программы на основе Python

1. Пакет для моделей GAS с удобным интерфейсом: https://timeserieslab. com Rutger Lit.

Код Matlab

Компьютерный код, соответствующий Паттон, Эндрю Дж., Джоанна Ф. Зигель и Руи Чен (2018 г.): «Динамические полупараметрические модели ожидаемого дефицита (и стоимости, подверженной риску)», Журнал эконометрики.
Компьютерный код: Матлаб код.

1. Компьютерный код, соответствующий Креал, Купман, Лукас (2013): «Обобщенные авторегрессионные модели оценки с приложениями», Журнал прикладной эконометрики .
   Компьютерный код: Матлаб код.

2. Пример программы волатильности GAS Рутгера Лита, Дэвида Краненбурга (обновление), Марчина Замойски (обновление), Matlab:
   Компьютерный код: Код Matlab, примеры данных и файл readme.

Код Ох

1. Компьютерный код для моделирования в Швааб, Чжан, Лукас (2020): «Моделирование экстремальных явлений: изменяющаяся во времени форма экстремального хвоста», Дискуссионный документ Института Тинбергена 20-076/III .
   Компьютерный код: Вол код.

2. Компьютерный код для примеров в Лукас, Шаумбург, Швааб (2018): «Банковские бизнес-модели с нулевой процентной ставкой», Журнал деловой и экономической статистики .
   Компьютерный код: Вол код.

3. Компьютерный код для Бласкес, Франциско, Цзянюй Цзи и Андре Лукас (2016 г.): «Полупараметрические модели волатильности, основанные на оценках», Журнал вычислительной статистики и анализа данных 100 , 58-69.
   Компьютерный код: Вол код.

4. Компьютерный код, соответствующий Creal, Schwaab, Koopman, Lucas (2014): «Модели динамических факторов смешанного измерения, управляемые наблюдениями, с приложением к кредитному риску», Обзор экономики и статистики .
   Компьютерный код: Код Ox с макроданными.

5. Компьютерный код, соответствующий Креал, Купман, Лукас (2013): «Обобщенные авторегрессионные модели оценки с приложениями», Журнал прикладной эконометрики . {q}_{j=1}\alpha_{j}\ влево(\frac{y_{tj}}{\exp\left(x_{tj}\right)} — ​​1\right)\]

   Эти типы моделей можно рассматривать как аппроксимации моделей пространства состояний, управляемых параметрами, и они часто конкурентоспособны по производительности прогнозирования.См. Модели пространства состояний GAS для более общего класса моделей, выходящих за рамки простой авторегрессионной формы. Простые модели GAS, рассматриваемые в этой записной книжке, можно рассматривать как приближение к нелинейным процессам ARIMA.

   Пример

   Ниже показан пример для данных подсчета. Приведенные ниже данные показывают, переживает ли какая-либо страна в мире банковский кризис в данном году.

    импортировать numpy как np
   импортировать pyflux как pf
   импортировать панд как pd
   импортировать матплотлиб.pyplot как plt
   %matplotlib встроенный
   
   data = pd.read_csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/Ecdat/bankingCrises.csv")
   numpy_data = np.sum (data.iloc [:, 2: 73].  значения, ось = 1)
   numpy_data[np.isnan(numpy_data)] = 0
   финансовые_кризисы = pd.DataFrame(numpy_data)
   финансовый_кризис.индекс = данные.год
   Financial_crises.columns = ["Количество банковских кризисов"]
   
   plt.figure(figsize=(15,5))
   plt.plot(financial_crises)
   plt.ylabel("Количество")
   plt.xlabel("Год")
   plt.title("Количество банковских кризисов в мире")
   пл.{MLE}\): 
   
    
    х = model.fit("MLE")
   х.резюме()
   
   ПуассонГАЗ (2,0,2)
   =================================================== ========================================
   Зависимая переменная: Количество кризисов Метод: MLE
   Дата начала: 1802 Логарифмическая вероятность: -497,8648
   Дата окончания: 2010 г. AIC: 1005.7297
   Количество наблюдений: 209 БИК: 1022.4413
   ================================================== =========================================
   Стандартная ошибка оценки скрытой переменной z P>|z| 95% С.Я.
   ======================== ========== ========== ===== === ======== ==========================
   Константа 0,0 0,0267 0,0 1,0 (-0,0524 | 0,0524)
   AR(1) 0,4502 0,0552 8,1544 0,0 (0,342 | 0,5584)
   AR(2) 0,4595 0,0782 5,8776 0,0 (0,3063 | 0,6128)
   СК(1) 0,2144 0,0241 8,8929 0,0 (0,1671 | 0,2616)
   СК(2) 0,0571 0,0042 13,5323 0,0 (0,0488 | 0. {MLE}\): с использованием  plot_z() : метод: 
   
    
    model.plot_z (figsize = (15,5))
    
    Мы можем построить подгонку в выборке, используя  plot_fit()  :
    model.plot_fit (figsize = (15,10))
    
    Мы можем получить представление о производительности нашей модели, используя скользящее прогнозирование в выборке с помощью  plot_predict_is()  : метод:
    model.plot_predict_is(h=20, fit_once=True, figsize=(15,5))
    
    Если мы хотим построить прогнозы, мы можем использовать  plot_predict()  : метод:
    Модель
   .plot_predict (h = 10, past_values ​​= 30, figsize = (15,5))
    
    Если нам нужны прогнозы в форме DataFrame, мы можем просто использовать метод  Predict()  : .
    Описание класса
     класс   ГАЗ  ( данные ,  ар ,  sc ,  целое ,  цель ,  семейство )
     Обобщенные авторегрессионные расчетные модели (GAS). 
    Строка
    Параметр
    Тип
    Описание
    данные
    стр.DataFrame или np.ndarray
    Содержит одномерный временной ряд
    ар
    между
    Количество авторегрессионных лагов
    пк
    между
    Количество отставаний функции оценки
    целое число
    между
    Сколько раз различать данные
   (по умолчанию: 0)
    цель
    или целое число
    Какой столбец DataFrame/массива использовать.
    семья
    пф. Семейный экземпляр
    Распределение для временного ряда,
   например  pf.Normal() 
     Атрибуты 
     латентные_переменные 
    Объект pf. LatentVariables(), содержащий информацию о скрытых переменных модели,
   предварительные настройки. любые подогнанные значения, начальные значения и другие скрытые переменные
   Информация. Когда модель подобрана, именно здесь обновляются/сохраняются скрытые переменные.См. документацию по скрытым переменным для получения информации об атрибутах в этом
   объект, а также методы доступа к скрытой переменной информации.
     Методы 
     Adjust_Prior  ( индекс ,  предшествующий )
    Корректирует априорные значения скрытых переменных модели. Скрытые переменные и их индексы
   можно просмотреть, распечатав атрибут  скрытых_переменных , прикрепленный к экземпляру модели.
    Параметр
    Тип
    Описание
    индекс
    между
    Индекс скрытой переменной для изменения
    до
    пф. Семейный экземпляр
    Предварительное распространение, т.е.  пф.Нормальный() 
     Возвращает  : void - изменяет модель  латентные_переменные  атрибут
     подходят  (метод  ,  **kwargs )
    Оценивает скрытые переменные модели.Пользователь выбирает вариант вывода и
   метод возвращает объект результатов, а также обновляет  скрытых_переменных модели  атрибут.
    Параметр
    Тип
    Описание
    метод
    ул
    Вариант вывода: например. «M-H» или «MLE»
    См. разделы документации «Байесовский вывод» и «Классический вывод» для
   полный список вариантов вывода.Дополнительные параметры могут быть введены, которые имеют значение
   к конкретному выбранному способу вывода.
     Возвращает  : экземпляр pf.Results с информацией для предполагаемых скрытых переменных
     plot_fit  (  **kwargs  )
    Строит соответствие модели данным. Необязательные аргументы включают  figsize  ,
   размеры фигуры для построения.
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     plot_ppc  ( T ,  нсимс )
    Строит гистограмму для апостериорной прогностической проверки с мерой несоответствия
   выбор пользователя.Этот метод работает, только если вы использовали байесовский вывод.
    Параметр
    Тип
    Описание
    Т
    функция
    Несоответствие, т.е.  np.mean  или  np.max 
    нсимс
    между
    Сколько симуляций для PPC
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     plot_predict  ( h ,  past_values ​​,  интервалов ,  **kwargs )
    График прогнозов модели вместе с интервалами.
    Параметр
    Тип
    Описание
    ч
    между
    На сколько шагов вперед прогнозировать
    прошлые значения
    между
    Сколько прошлых точек данных построить
    интервалы
    логическое значение
    Строить интервалы или нет
    Необязательные аргументы включают  figsize  - размеры фигуры для построения.Пожалуйста, обрати внимание
   что если вы используете метод максимального правдоподобия или вариационный вывод, показанные интервалы не будут
   отражают скрытую переменную неопределенность. Только Метрополис-Гастингс даст вам полностью байесовский подход.
   интервалы предсказания. Байесовские интервалы с вариационным выводом не показаны, потому что
   ограничения вывода среднего поля в неучете апостериорных корреляций.
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     plot_predict_is  ( ч ,  fit_once ,  fit_method ,  **kwargs )
    Построение прогнозов скользящих значений в выборке для модели.Это означает, что пользователь притворяется
   последний подраздел данных вне выборки, а прогнозы после каждого периода и оценки
   как хорошо они сделали. Пользователь может выбрать, подгонять ли параметры один раз в начале
   или каждый временной шаг.
    Параметр
    Тип
    Описание
    ч
    между
    Сколько предыдущих временных шагов использовать
    подходит_один раз
    логическое значение
    Подходит ли один раз или каждый временной шаг
    метод подгонки
    ул
    Какой вариант вывода, т. е.грамм. «МЛЭ»
    Необязательные аргументы включают  figsize  - размеры фигуры для построения.  h  — это целое число, указывающее, на скольких предыдущих шагах имитируется производительность.
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     plot_sample  ( nsims ,  plot_data=True )
    Отображает выборки из апостериорной прогностической плотности модели. Этот метод работает только
   если вы подогнали модель с помощью байесовского вывода.
    Параметр
    Тип
    Описание
    нсимс
    между
    Сколько образцов нужно нарисовать
    plot_data
    логическое значение
    Следует ли отображать также и реальные данные
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     plot_z  (  индексы  ,  figsize  )
    Возвращает график скрытых переменных и связанной с ними неопределенности.
    Параметр
    Тип
    Описание
    индексы
    int или список
    Какие индексы скрытых переменных отображать
    малый размер
    кортеж
    Размер рисунка matplotlib
     Возвращает  : void - показывает график matplotlib
     ппц  ( Т ,  нсимс )
    Возвращает p-значение для апостериорной прогностической проверки.Этот метод работает, только если у вас есть
   подгоняется с помощью байесовского вывода.
    Параметр
    Тип
    Описание
    Т
    функция
    Несоответствие, т.е.  np. mean  или  np.max 
    нсимс
    между
    Сколько симуляций для PPC
     Возвращает  : int — p-значение для теста несоответствия
     предсказывает  ( ч ,  интервала=ложь )
    Возвращает DataFrame предсказаний модели.
    Параметр
    Тип
    Описание
    ч
    между
    На сколько шагов вперед прогнозировать
    интервалы
    логическое значение
    Возвращать ли интервалы прогнозирования
    Обратите внимание, что если вы используете метод максимального правдоподобия или вариационный вывод, показанные интервалы
   не будет отражать скрытую переменную неопределенность.Только Метрополис-Гастингс даст вам в полной мере
   Интервалы байесовского предсказания. Байесовские интервалы с вариационным выводом не показаны
   из-за ограничения вывода среднего поля без учета апостериорных корреляций.
     Возвращает  : pd.DataFrame — предсказания модели
     прогноз_is  ( ч ,  fit_once ,  fit_method )
    Возвращает DataFrame скользящих прогнозов в выборке для модели.
    Параметр
    Тип
    Описание
    ч
    между
    Сколько предыдущих временных шагов использовать
    подходит_один раз
    логическое значение
    Подходит ли один раз или каждый временной шаг
    метод подгонки
    ул
    Какой вариант вывода, например. «МЛЭ»
     Возврат  : pd.DataFrame — предсказания модели
     образец  ( нсимс )
    Возвращает np. ndarray выборок данных из апостериорной прогностической плотности. Этот
   Метод работает только в том случае, если вы подогнали модель с помощью байесовского вывода.
    Параметр
    Тип
    Описание
    нсимс
    между
    Сколько апостериорных розыгрышей нужно сделать
     Возвращает  : np.ndarray — выборки из апостериорной прогностической плотности.
    Ссылки
    Креал, Д; Купман, С.Дж.; Лукас, А. (2013). Обобщенные авторегрессионные модели оценки с
   Приложения. Журнал прикладной эконометрики, 28 (5), 777–795. дои: 10.1002/jae.1279.
    Харви, AC (2013). Динамические модели волатильности и тяжелых хвостов: с приложениями к
   Финансово-экономические временные ряды. Издательство Кембриджского университета.
    ГАЗОВЫЕ МОДЕЛИ |
    Пессоал
    Quem é você? 
    Женеро
   ЖенскийМужской
    Насименто*
    123456781213141516171819202122232425262728293031
    JaneiroFevereiroMarçoAbrilMaioJunhoJulhoAgostoSetembroOutubroNovembroDezembro
    2022202120202019201820172016201520142013201220112010200920082007200620052004200320022001200019991998199719961995199419931992199119919881987198619851984198319821981198019791978197719761975197419731972197119701969196819671966196519641963196219611960195919581957195619551954195319521951195019491948194719461945194419431942194119401939193819371936193519341933193219311930
    Медидас
    Como você é? 
    Песо*
   3 кг / 6. 6lb4kg / 8.8lb5kg / 11lb6kg / 13.2lb7kg / 15.4lb8kg / 17.6lb9kg / 19.8lb10kg / 22lb11kg / 24.3lb12kg / 26.5lb13kg / 28.7lb14kg / 30.9lb15kg / 33.1lb16kg / 35.3lb17kg / 37.5lb18kg / 39.7lb19kg / 41.9lb20kg / 44.1lb21kg / 46.3lb22kg / 48.5lb23kg / 50.7lb24kg / 52.9lb25kg / 55.1lb26kg / 57.3lb27kg / 59.5lb28kg / 61.7lb29kg / 63.9lb30kg / 66.1lb31kg / 68.3lb32kg / 70.5lb33kg / 72.8lb34kg / 75lb35kg / 77.2lb36kg / 79.4lb37kg / 81.6lb38kg / 83,8 фунта 39 кг / 86 фунтов 40 кг / 88,2 фунта 41 кг / 90,4 фунта 42 кг / 92,6 фунта 43 кг / 94.8lb44kg / 97lb45kg / 99.2lb46kg / 101.4lb47kg / 103.6lb48kg / 105.8lb49kg / 108lb50kg / 110.2lb51kg / 112.4lb52kg / 114.6lb53kg / 116.8lb54kg / 119lb55kg / 121.3lb56kg / 123.5lb57kg / 125.7lb58kg / 127.9lb59kg / 130.1lb60kg / 132.3lb61kg / 134.5lb62kg / 136.7lb63kg / 138.9lb64kg / 141.1lb65kg / 143.3lb66kg / 145.5lb67kg / 147.7lb68kg / 149.9lb69kg / 152.1lb70kg / 154.3lb71kg / 156.5lb72kg / 158.7lb73kg / 160.9lb74kg / 163.1lb75kg / 165.3lb76kg / 167.6lb77kg / 169. 8lb78kg / 172 фунта 79 кг / 174,2 фунта 80 кг / 176.4lb81kg / 178.6lb82kg / 180.8lb83kg / 183lb84kg / 185.2lb85kg / 187.4lb86kg / 189.6lb87kg / 191.8lb88kg / 194lb89kg / 196.2lb90kg / 198.4lb91kg / 200.6lb92kg / 202.8lb93kg / 205lb94kg / 207.2lb95kg / 209.4lb96kg / 211.6lb97kg / 213.8lb98kg / 216.1LB99KG / 218,3LB100KG / 220.5LB101KG / 222.7LB102KG / 224.9LB103KG / 227.1LB104KG / 229.3LB105KG / 231.5LB106KG / 233,7LB107KG / 235.9LB108KG / 238.1LB109KG / 240,3LB110KG / 242,5LB
    Алтура*
   30 см/1'0"31 см/1'0"32 см/1'1"33 см/1'1"34 см/1'1"35 см/1'2"36 см/1'2"37 см/1'3"38 см/ 1'3"39см / 1'3"40см / 1'4"41см / 1'4"42см / 1'5"43см / 1'5"44см / 1'5"45см / 1'6"46см / 1' 6"47см / 1'7"48см / 1'7"49см / 1'7"50см / 1'8"51см / 1'8"52см / 1'8"53см / 1'9"54см / 1'9" 55 см/1'10"56 см/1'10"57 см/1'10"58 см/1'11"59 см/1'11"60 см/2'0"61 см/2'0"62 см/2'0"63 см/ 2'1"64см / 2'1"65см / 2'2"66см / 2'2"67см / 2'2"68см / 2'3"69см / 2'3"70см / 2'4"71см / 2' 4"72см / 2'4"73см / 2'5"74см / 2'5"75см / 2'6"76см / 2'6"77см / 2'6"78см / 2'7"79см / 2'7" 80 см/2'7"81 см/2'8"82 см/2'8"83 см/2'9"84 см/2'9"85 см/2'9"86 см/2'10"87 см/2'10"88 см/ 2'11"89см / 2'11"90см / 2'11"91см / 3'0"92см / 3'0"93см / 3'1"94см / 3'1"95см / 3'1"96см / 3' 2"97см / 3'2"98см / 3'3"99см / 3'3"100см / 3'3"101см / 3'4"102см / 3'4"103см / 3'5"104см / 3'5" 105 см/3'5"106 см/3'6"107 см/3'6"108 см/3'7"109 см/3'7"110 см/3'7"111 см/3'8"112 см/3'8"113 см/ 3'8"114см / 3'9"115см / 3'9"116см / 3'10"117см / 3'10"11 8 см/3'10"119 см/3'11"120 см/3'11"121 см/4'0"122 см/4'0"123 см/4'0"124 см/4'1"125 см/4'1"126 см/ 4'2"127 см/4'2"128 см/4'2"129 см/4'3"130 см/4'3"131 см/4'4"132 см/4'4"133 см/4'4"134 см/4' 5 135 см / 4 фута 5 дюймов 136 см / 4 фута 6 дюймов 137 см / 4 фута 6 дюймов 138 см / 4 фута 6 дюймов 139 см / 4 фута 7 дюймов 140 см / 4 фута 7 дюймов 141 см / 4 фута 8 дюймов 142 см / 4 фута 8 дюймов 143 см/4'8"144 см/4'9"145 см/4'9"146 см/4'9"147 см/4'10"148 см/4'10"149 см/4'11"150 см/4'11"151 см/ 4'11"152 см/5'0"153 см/5'0"154 см/5'1"155 см/5'1"156 см/5'1"157 см/5'2"158 см/5'2"159 см/5' 3 дюйма 160 см / 5 футов 3 дюйма 161 см / 5 футов 3 дюйма 162 см / 5 футов 4 дюйма 163 см / 5 футов 4 дюйма 164 см / 5 футов 5 дюймов 165 см / 5 футов 5 дюймов 166 см / 5 футов 5 дюймов 167 см / 5 футов 6 дюймов 168 см / 5 футов 6 дюймов 169 см / 5 футов 7 дюймов 170 см / 5 футов 7 дюймов 171 см / 5 футов 7 дюймов 172 см / 5 футов 8 дюймов 173 см / 5 футов 8 дюймов 174 см / 5 футов 9 дюймов 175 см / 5 футов 9 дюймов 176 см / 5 футов 9 дюймов 177 см / 5 футов 10 дюймов 178 см / 5 футов 10 дюймов 179 см / 5 футов 10 дюймов 180 см / 5 футов 11 дюймов 181 см / 5 футов 11 дюймов 182 см / 6 футов 0 дюймов 183 см / 6 футов 0 дюймов 184 см / 6 футов 0"185 см/6'1"186 см/6'1"187 см/6'2"188 см/6'2"189 см/6'2"190 см/6'3"191 см/6'3"192 см/6'4" 193 см / 6 футов 4 дюйма 194 см / 6 футов 4 дюйма 195 см / 6 футов 5 дюймов 196 см / 6 футов 5 дюймов 197 см / 6 футов 6 дюймов 198 см / 6 футов 6 дюймов 199 см / 6 футов 6 дюймов 200 см / 6 футов 7 дюймов 201 см / 6 футов 7 дюймов 202 см / 6 футов 8 дюймов 203 см / 6 футов 8 дюймов 204 см / 6 футов 8 дюймов 205 см / 6 футов 9 дюймов 206 см / 6 футов 9 дюймов 207 см / 6 футов 9 дюймов 208 см / 6 10 дюймов 209 см / 6 футов 10 дюймов 210 см / 6 футов 11 дюймов 211 см / 6 футов 11 дюймов 212 см / 6 футов 11 дюймов 213 см / 7 футов 0 дюймов 214 см / 7 футов 0 дюймов 215 см / 7 футов 1 дюйм 216 см / 7 футов 1 "217 см / 7 футов 1 дюйм 218 см / 7 футов 2 дюйма 219 см / 7 футов 2 дюйма 220 см / 7 футов 3 дюйма 221 см / 7 футов 3 дюйма 222 см / 7 футов 3 дюйма 223 см / 7 футов 4 дюйма 224 см / 7 футов 4 дюйма 225 см / 7 футов 5 дюймов 226 см / 7 футов 5 дюймов 227 см / 7 футов 5 дюймов 228 см / 7 футов 6 дюймов 229 см / 7 футов 6 дюймов 230 см / 7 футов 7 дюймов 231 см / 7 футов 7 дюймов 232 см / 7 футов 7 дюймов 233 см / 7 8 дюймов 234 см / 7 футов 8 дюймов 235 см / 7 футов 9 дюймов 236 см / 7 футов 9 дюймов 237 см / 7 футов 9 дюймов 238 см / 7 футов 10 дюймов 239 см / 7 футов 10 дюймов 240 см / 7 футов 10 дюймов 241 см / 7 футов 11 дюймов "242 см/7'11"243 см/8'0"244 см/8'0"245 см/8'0"246 см/8'1"247 см/8'1"248 см/8'2"249 см/8'2"250 см / 8 футов 2 дюйма
    Манекены
    00. 511.522.533.544.555.566.577.588.599.51010.51111.51212.51313.51414.51515.51616.51717.51818.51919.52020.52121.52222.52323.52424.52525.52626.52727.52828.52929.53030.53131.53232.53333.53434.53535.53636.53737.53838.53939.54040.54141.54242.54343.54444.54545.54646.54747.54848.54949.55050. 55151.55252.55353.55454.55555.55656.55757.55858.55959.560
    BREURMXUKUS
    Бусто
   65 см/25,6 "66 см/26"67 см/26,4"68 см/26,8"69 см/27,2"70 см/27.6"71см / 28"72см / 28,3"73см / 28,7"74см / 29,1"75см / 29,5"76см / 29,9"77см / 30,3"78см / 30,7"79см / 31,1"80см / 31,5"81см / 31,9"82см / 32,3" 83 см/32,7"84 см/33,1"85 см/33,5"86 см/33,9"87 см/34,3"88 см/34,6"89 см/35"90 см/35,4"91 см/35,8"92 см/36,2"93 см/36,6"94 см/37"95 см/ 37,4"96 см/37,8"97 см/38,2"98 см/38,6"99 см/39"100 см/39,4"101 см/39,8"102 см/40,2"103 см/40,6"104 см/40,9"105 см/41,3"106 см/41,7"107 см/" 108 см/42,5"109 см/42,9"110 см/43,3"111 см/43,7"112 см/44.1"113 см/44,5"114 см/44,9"115 см/45,3"116 см/45,7"117 см/46,1"118 см/46,5"119 см/46,9"120 см/47,2"121 см/47,6"122 см/48"123 см/48,4"124 см/48,4"124 см 125 см/49,2"126 см/49,6"127 см/50"128 см/50,4"129 см/50,8"130 см/51,2"131 см/51,6"132 см/52"133 см/52,4"134 см/52,8"135 см/53,1"136 см/373,1"1 53,9"138 см/54,3"139 см/54,7"140 см/55,1"141 см/55,5"142 см/55,9"143 см/56,3"144 см/56,7"145 см/57,1"146 см/57,5"147 см/57,9"148 см/58,3"1 150 см / 59,1 дюйма
    Синтура
   20 см / 7. 9 "21 см/8,3"22 см/8,7"23 см/9,1"24 см/9,4"25 см/9,8"26 см/10,2"27 см/10,6"28 см/11"29 см/11,4"30 см/11,8"31 см/12,2"32 см/12,6" 33 см / 13 "34 см / 13,4" 35 см / 13,8 "36 см / 14,2" 37 см / 14,6 "38 см / 15 "39 см / 15,4" 40 см / 15,7 "41 см / 16,1" 42 см / 16,5 "43 см / 16,9" 44 см / 17,3 "45 см / 17,7"46см / 18,1"47см / 18,5"48см / 18,9"49см / 19,3"50см / 19,7"51см / 20,1"52см / 20,5"53см / 20,9"54см / 21,3"55см / 21,7"56см / 22"57см / 22,4" 58 см/22,8"59 см/23,2"60 см/23,6"61 см/24"62 см/24,4"63 см/24.8"64 см/25,2"65 см/25,6"66 см/26"67 см/26,4"68 см/26,8"69 см/27,2"70 см/27,6"71 см/28"72 см/28,3"73 см/28,7"74 см/29,1"75 см/29,5" 76см / 29,9"77см / 30,3"78см / 30,7"79см / 31,1"80см / 31,5"81см / 31,9"82см / 32,3"83см / 32,7"84см / 33,1"85см / 33,5"86см / 33,9"87см / 34,3"88см / 34,6"89см / 35"90см / 35,4"91см / 35,8"92см / 36,2"93см / 36,6"94см / 37"95см / 37,4"96см / 37,8"97см / 38,2"98см / 38,6"99см / 39"100см / 39,4" 101 см/39,8"102 см/40,2"103 см/40,6"104 см/40,9"105 см/41,3"106 см/41. 7 "107 см / 42,1" 108 см / 42,5 "109 см / 42,9" 110 см / 43,3 "111 см / 43,7" 112 см / 44,1 "113 см / 44,5" 114 см / 44,9 "115 см / 45,3" 116 см / 45,7 "117 см / 46,1" 11,8 " 119 см/46,9"120 см/47,2"121 см/47,6"122 см/48"123 см/48,4"124 см/48,8"125 см/49,2"126 см/49,6"127 см/50"128 см/50,4"129 см/50,8"130 см/31,4"129 см/50,8"130 см"1 51,6"132 см/52"133 см/52,4"134 см/52,8"135 см/53,1"136 см/53,5"137 см/53,9"138 см/54,3"139 см/54,7"140 см/55,1"141 см/55,5"142 см/55,9"141 см/55,5"142 см/55,9"13" 64,9"137 см 144 см/56,7 "145 см/57.1 "146 см / 57,5" 147 см / 57,9 "148 см / 58,3" 149 см / 58,7 "150 см / 59,1"
    кадриль
   20 см/7,9"21 см/8,3"22 см/8,7"23 см/9,1"24 см/9,4"25 см/9,8"26 см/10,2"27 см/10,6"28 см/11"29 см/11,4"30 см/11,8"31 см/12,2"32 см/ 12,6"33 см/13"34 см/13,4"35 см/13,8"36 см/14,2"37 см/14,6"38 см/15"39 см/15,4"40 см/15,7"41 см/16,1"42 см/16,5"43 см/16,9"44 см/17,3" 45 см/17,7"46 см/18,1"47 см/18,5"48 см/18,9"49 см/19,3"50 см/19,7"51 см/20,1"52 см/20,5"53 см/20.9"54см / 21,3"55см / 21,7"56см / 22"57см / 22,4"58см / 22,8"59см / 23,2"60см / 23,6"61см / 24"62см / 24,4"63см / 24,8"64см / 25,2"65см / 25,6" 66см / 26"67см / 26,4"68см / 26,8"69см / 27,2"70см / 27,6"71см / 28"72см / 28,3"73см / 28,7"74см / 29,1"75см / 29,5"76см / 29,9"77см / 30,3"78см / 30,7 "79 см/31,1"80 см/31,5"81 см/31,9"82 см/32,3"83 см/32,7"84 см/33,1"85 см/33,5"86 см/33,9"87 см/34,3"88 см/34,6"89 см/35"90 см/35,4" 91 см/35,8"92 см/36,2"93 см/36,6"94 см/37"95 см/37,4"96 см/37. 8"97 см/38,2"98 см/38,6"99 см/39"100 см/39,4"101 см/39,8"102 см/40,2"103 см/40,6"104 см/40,9"105 см/41,3"106 см/41,7"107 см/42,1"108 см/42,1"108 см/42,1"108 см 109 см / 42,9 дюйма 110 см / 43,3 дюйма
    Сапато
    00.511.522.533.544.555.566.577.588.599.51010.51111.51212.51313.51414.51515.51616.51717.51818.51919.52020.52121.52222.52323.52424.52525.52626.52727.52828.52929.53030.53131.53232.53333.53434.53535.53636.53737.53838.53939.54040.54141.54242.54343.54444.54545.54646.54747.54848.54949.55050.55151.55252.55353.55454.55555.55656.55757.55858.55959.560
    BREURMXUKUS
    Ольос
   Avelã AzulAzul AcinzentadoAzul ClaroAzul EsverdeadoCastanhoCastanho CaféCastanho ClaroCastanho EscuroCastanho EsverdeadoCinzaMelPretoVerdeVerde AcinzentadoVerde AzeitonaÂmbar
    Кабельо
   AvelãCarecaCastanhoCastanho CaféCastanho ClaroCastanho EscuroChocolateCinzaCinza EscuroEscuroGrisalhoLoiroLoiro AcinzentadoLoiro ClaroLoiro EscuroLoiro MorangoLoiro MédioLoiro PlatinadoLoiro medio acinzentadoPretoPreto OscuroRuivo LoiroRuivo NaturalVermelhoVermelho Castanho
    Газовая модель – обзор
    10.
    4.1.5 Модель запыленного газа
    Модель запыленного газа (DGM) представляет собой полную модель для всех конфигураций MD (Lawson & Lloyd, 1997; Mason & Malinauskas, 1983). Его можно применять для многокомпонентных смесей газов и паров через пористые среды, где поры представляют собой стационарные псевдогазовые молекулы большого размера (т. е. пыль). Модель учитывает влияние поверхностной диффузии, хотя в процессе МД им обычно можно пренебречь, как указывалось ранее. Эта модель объединяет все механизмы транспорта через мембраны: диффузию Кнудсена, молекулярную диффузию, вязкое течение и поверхностную диффузию следующим образом (см. Рисунок 10.7) (Khayet, 2011; Khayet & Matsuura, 2011; Lawson & Lloyd, 1996a, 1996b, 1997; Mason & Malinauskas, 1983):
    (10,22)JiDDieK+∑j=1≠inpjJiD−piJjDDije0=−1RT
    (10.23) jiv = -εdp, m2pi25rtτη∇p
    (10.24) diek = εdp, m3τ (8rtπmi) 12
    (10.25) dije0 = ετpdij0
    (10.26) ji = jid + jiv
   , где  j    D   - это диффузный поток,  j    j    V   - это вязкий поток,  D    K   - коэффициент диффузии Кнудсена,  D    0   - это обычный коэффициент диффузии,  P  – полное давление,  p  – парциальное давление,  η  – вязкость газовой смеси,  ε  – пористость мембраны,  M  – молекулярная масса,  τ  – извилистость пор , а индексы  e  ,  i  и  j  относятся к эффективному коэффициенту диффузии агенты и транспортируемые соединения  i  и  j  .
    Эффективный коэффициент диффузии Кнудсена, указанный уравнением (10.24), может быть связан с проницаемостью мембраны, указанной уравнением (10.6), а проницаемость мембраны, которая может быть получена из вязкого потока, указанного уравнением (10.23), такая же, как и представлены в уравнении (10.12).
    Хотя DGM изначально был разработан для изотермических систем, а MD является неизотермическим процессом, он был успешно применен в MD, предполагая среднюю температуру через мембрану (Khayet, 2011; Lawson & Lloyd, 1997).Было заявлено, что DGM сводится к переходному течению Кнудсена/вязкости (уравнение (10.16)) для конфигурации VMD (Lawson & Lloyd, 1996a).
    Другая ассоциация сопротивлений массообмену, отличная от показанной на рисунке 10.7, получена из модели Шофилда (Schofield, Fane, & Fell, 1990). Это рассматривает сначала сопротивление в параллельном приближении к Кнудсену и вязкие потоки с параллельной молекулярной диффузией. Было проведено сравнение между DGM и моделью Шофилда (Fernández-Pineda, Izquierdo-Gil, & García-Payo, 2002). На основании анализа полученных экспериментальных данных, проведенных с использованием различных типов газов (гелий, воздух, аргон) и опытов ДХМД с дистиллированной водой, используемой в качестве сырья, сделан вывод о том, что ДГМ предпочтительнее, так как комбинация транспортных механизмов более эффективна. правильно с физической точки зрения. Однако недавно ассоциация DGM была снова поставлена ​​​​под сомнение, утверждая, что физически невозможно, чтобы Кнудсен и вязкий поток происходили в одной и той же поре; были предложены некоторые модификации для расчета потока пермеата при переходе Кнудсена/молекулярной диффузии (Field, Wu, & Wu, 2013).Будет интересно исследовать этот вопрос дальше. Следует отметить, что для MD-мембраны с распределением пор по размерам область Кнудсена и область вязкости существуют и возникают одновременно.
    В целом, в большинстве разработанных теоретических моделей в МД предполагается, что мембрана имеет однородные и не сообщающиеся между собой цилиндрические поры. Тем не менее, практически все мембраны, используемые в МД, за исключением изготовленных методом бомбардировки тяжелыми ионами (Khayet et al., 2005), демонстрируют распределение пор по размерам, и через мембрану могут одновременно действовать различные механизмы массопереноса.Некоторые теоретические модели были разработаны для различных конфигураций MD с учетом распределения пор по размерам, а не среднего размера пор (т. е. допущение, что размер пор мембраны одинаков и равен среднему размеру пор) (Khayet, Velázquez, et al., 2004; Laganà, Barbieri, & Drioli, 2000; Martinez, Florido-Diaz, Hernández, & Prádanos, 2002, 2003; Phattaranawik et al., 2003a) и в конфигурации VMD (Khayet & Matsuura, 2004; Khayet, Khulbe, et al., 2004). Был сделан вывод, что влияние эффекта учета распределения пор по размерам в модели вместо равномерного размера пор относительно невелико, особенно для коммерческих мембран, имеющих узкое распределение пор по размерам.Кроме того, с помощью моделирования методом Монте-Карло были разработаны трехмерные сетевые модели взаимосвязанных цилиндрических пор с распределением по размерам (Imdakm & Matsuura, 2004, 2005; Imdakm, Khayet, & Matsuura, 2007; Khayet, Imdakm, & Matsuura, 2010). Согласие между прогнозируемыми потоками пермеата МД и экспериментальными оказалось хорошим.
    Одним из ограничений комбинированных моделей потока и DGM является рассмотрение равного вклада каждого механизма массопереноса, как показано на рисунке 10.7. Уравнение Бозанке, разработанное в 1944 г. для самодиффузии различных частиц, сочетающее взаимодействия молекула-стенка и молекула-молекула, и опубликованное четыре года спустя Поллардом и Презентом (Pollard & Present, 1948), рассматривается в различных теоретических исследованиях МД ( Alkhudhiri et al., 2012; Khayet, 2011; Khayet & Matsuura, 2011; Lawson & Lloyd, 1997). Это уравнение предполагало, что частота столкновений просто аддитивна, а эффективная диффузия выводится из закона обратной аддитивности, учитывающего равный вклад каждого сопротивления массопереносу.Принимая во внимание изменение вклада в массоперенос, проницаемость мембраны может быть записана уравнениями (10.27 и 10.28) вместо уравнений (10.14 и 10.16) соответственно для комбинированной модели Кнудсена/молекулярной диффузии (Essalhi & Khayet, 2013). где  α  — это вклад диффузии Кнудсена в массоперенос, как показано на рисунке 10.9.
    Рисунок 10.9. Схема электрической аналогии, представляющая механизм массопереноса через пористую и гидрофобную мембрану с учетом: (а) уравнения Бозанке и (б) переменного вклада Кнудсена (α), схематизированного в данном случае как пример вклада молекулярной диффузии в массоперенос (1–α).
    Адаптировано с разрешения Essalhi and Khayet (2013) © Elsevier B.V., 2013.
    Модели идеального газа | Определение и применение
    Модель идеального газа   используется для прогнозирования поведения газов и является одной из наиболее полезных и часто используемых моделей веществ, когда-либо разработанных.Было обнаружено, что если мы поместим  1 моль проб   различных газов  в  одинаковых объемах  и выдержим газы при  одинаковой температуре  , то их измеренные  давления будут почти одинаковыми  .
    Более того, когда мы ограничиваем газы более низкой плотностью, различия, как правило, исчезают. Было обнаружено, что такие газы имеют тенденцию соблюдать следующие отношения, которые известны как  Идеальный газовый закон :
      PV = NRT  
    Где:
      P   - это абсолютно  Давление  газа
      n    N    N    N    N   
      T
      T    T    T    T    T    V
      V    V  
      R   — идеальная, или универсальная,  газовая постоянная , равная произведению  постоянной Больцмана  и постоянной Авогадро . Сила закона идеального газа   заключается в его простоте. Когда заданы любые две термодинамические переменные p, v и T, третью легко найти.
    Модель идеального газа   основана на следующих предположениях:
    Давление, объем и температура идеального газа подчиняются закону  идеального газа  .
    Удельная внутренняя энергия   зависит только от температуры:   u = u(T).  
    Молярная масса идеального газа идентична молярной массе реального вещества.
    Удельные теплоемкости   —   c  p    и   c  v    — не зависят от температуры, а значит константы.
    С микроскопической точки зрения он основан на следующих предположениях:
    Молекулы газа  маленькие твердые шарики  .
    Единственными силами между молекулами газа являются те, которые определяют  точечные столкновения  .
    Все столкновения  упругие  , а все движения  без трения  .
    Среднее расстояние между молекулами намного больше размера молекул.
    Молекулы движутся в случайном направлении.
    Между этими молекулами нет другой силы притяжения или отталкивания.
    Справедливость закона идеального газа
    Поскольку  идеальный газ  определяется как газ, в котором все столкновения между атомами или молекулами абсолютно упругие. Сил межмолекулярного притяжения не существует, и в природе не существует истинно идеального газа.С другой стороны, все реальные газы приближаются к идеальному состоянию 90 2 2 2 при низких давлениях (плотностях) 90 2 2 3 . При низком давлении молекулы находятся достаточно далеко друг от друга, чтобы не взаимодействовать друг с другом.
    Другими словами,  Закон идеального газа  точен только  при относительно низких давлениях  (относительно критического давления p  cr  ) и  высоких температурах  (относительно критической температуры T  cr  ). При этих параметрах коэффициент сжимаемости ,  Z = pv/RT  , составляет  приблизительно 1 .Коэффициент сжимаемости используется для учета отклонения от идеальной ситуации. Этот поправочный коэффициент зависит от давления и температуры каждого рассматриваемого газа.
     
    Ссылки:
     Физика реакторов и теплогидравлика: 
    Дж. Р. Ламарш, Введение в теорию ядерных реакторов, 2-е изд., Addison-Wesley, Reading, MA (1983).
    Дж. Р. Ламарш, А. Дж. Баратта, Введение в ядерную технику, 3-е изд., Prentice-Hall, 2001, ISBN: 0-201-82498-1.
    WM Стейси, Физика ядерных реакторов, John Wiley & Sons, 2001, ISBN: 0-471-39127-1.
    Гласстоун, Сесонске. Разработка ядерных реакторов: разработка реакторных систем, Springer; 4-е издание, 1994 г., ISBN: 978-0412985317
    Тодреас Нил Э., Казими Муджид С. Ядерные системы, том I: Основы термогидравлики, второе издание. CRC-пресс; 2 выпуск, 2012 г., ISBN: 978-0415802871
    Зохури Б. , Макдэниел П. Термодинамика в системах атомных электростанций. Спрингер; 2015 г., ISBN: 978-3-319-13419-2
    Моран Михал Дж., Шапиро Ховард Н. Основы инженерной термодинамики, пятое издание, John Wiley & Sons, 2006 г., ISBN: 978-0-470-03037-0
    Кляйнштройер К. Современная гидродинамика. Спрингер, 2010 г., ISBN 978-1-4020-8670-0.
    Министерство энергетики США, ТЕРМОДИНАМИКА, ТЕПЛОПЕРЕДАЧА И ПОТОК ЖИДКОСТИ. Справочник по основам Министерства энергетики, том 1, 2 и 3. Июнь 1992 г.
    Произошла ошибка при установке файла cookie пользователя
    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
    Настройка браузера на прием файлов cookie
    Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:
    В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
    Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
    Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
    браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
    Почему этому сайту требуются файлы cookie?
    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie
    потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
    Что сохраняется в файле cookie?
    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.
    Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
    не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к
    остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.
    .