原文链接:http://tecdat.cn/?p=4228 使用LASSO预测收益 1.示例 只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子,想想Jegadeesh和Titman(1993),它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测 ...
预测非常困难,特别是关于未来 。丹麦物理学家尼尔斯 波尔 Neils Bohr 很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中,我们将介绍流行的ARIMA预测模型,以预测库存的回报,并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么 预测涉及使用其历史数据点预测变量的值,或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测 ...
2018-09-11 16:32 0 1622 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=4228 使用LASSO预测收益 1.示例 只要有金融经济学家,金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子,想想Jegadeesh和Titman(1993),它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测 ...
R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测 差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23934 原文出处:拓端数据部落公众号 引言 在本文中,我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。 指定一个均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=5919 在本文中,我将介绍ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。 使用后移运算符计算滞后差异 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如,后轴 ...
,我们使用 Box-Jenkins 方法来拟合自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型,并测试带下划线 ...
A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA ...
原文链接: http://tecdat.cn/?p=24092 原文出处:拓端数据部落公众号 前言 在量化金融中,我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。 通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合,我们能够更好地了解已经发生的事情,并对未来做出更好、更有利的预测。示例应用 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=4698 介绍 顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论,主要用于运营,零售分析领域。 到目前为止,我们已经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间事先已知的情况。在现实世界中,情况并非如此。在现实世界中 ...