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 ...
ARMA: 读入数据,并绘制时序图 d lt read.table C: Users haha Desktop R zuoye .txt x lt ts log d ,start : x的时间序列图: x lt ts log d ,start plot x : 从上图可以看出x.dif序列值在 的附近波动,没有存在显著地波动起伏大的情况,基本为平稳特征. .对x.dif序列adf单位根检验: 从x ...
2019-07-30 10:39 0 6462 推荐指数:
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 ...
原文链接http://tecdat.cn/?p=2657 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 ...
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=17622 最近,我们继续对时间序列建模进行探索,研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值(ARIMA)和广义自回归条件异方差(GARCH)模型。它们在量化金融文献中经常被引用。 接下来是我对这些模型的理解 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处:拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分 ...
自相关和偏自相关的两个函数代码 由于后面会经常画一组序列自相关和偏自相关的图像,所以就把自己写的这个两个画图的函数的代码贴上,供大家参考。 首先是自相关的函数 输入的三个参数分别是{数据,滞后数,置信度} pacf[data_, lmax_ ...
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 ...
时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 时间序列趋势 ...