原文 http://tecdat.cn/?p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中,并在加载时自动可用。 加载包后,我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化: mood_data <- as.matrix ...
原文链接http: tecdat.cn p 本文展示了如何基于基础ARMA GARCH过程 当然这也涉及广义上的QRM 来拟合和预测风险价值 Value at Risk,VaR 。 library qrmtools for qq plot library rugarch 模拟数据 我们考虑具有t的ARMA , GARCH , 过程 将ARMA GARCH模型拟合到 模拟的 数据 拟合一个ARMA ...
2019-05-07 15:30 0 989 推荐指数:
原文 http://tecdat.cn/?p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中,并在加载时自动可用。 加载包后,我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化: mood_data <- as.matrix ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=2841 此示例显示MATLAB如何从复合条件均值和方差模型预测 和条件差异。 步骤1加载数据并拟合模型 加载工具箱附带的纳斯达克数据。将条件均值和方差模型拟合到数据中 ...
,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 ...
ARMA: #读入数据,并绘制时序图 d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt") x<-ts(log(d),start = 1) 1: x的时间序列图: x<-ts(log(d),start ...
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3889 此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。 加载数据并指定模型。 加载工具箱附带的NASDAQ数据 。对于数值稳定性,将返回值转换为收益率。指定AR(1)和GARCH(1,1)复合模型 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6632 我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 获取数据 load(file='DowEnvironment.RData') 日交易量 每日交易量内发生的 变化 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24182 原文出处:拓端数据部落公众号 概要 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 ...