拓端tecdat|R语言使用HAR-RV预测实际波动率Realized Volatility案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3832 在建议用于预测已实现波动率的模型中，Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。“ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型，并且基于所谓的“异质市场假说”。这表明，金融市场是人们以不同的频率行事的相互作用 ...
原文：拓端tecdat|R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长
原文链接：http: tecdat.cn p 预测GDP增长 我们复制了Ghysels 中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，以预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的实际美国GDP的对数增长，x t是月度总就业非农业工资的对数增长。 首先，我们加载数据并执行必要的转换。 R gt y lt window USqgdp, end c , R ...
2020-04-27 15:44 0 636 推荐指数：
相关推荐
r语言代写预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型
。 本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（描述长记忆），HAR-RV模型（基于高频 ...
拓端tecdat|R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...
拓端数据tecdat|R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22410 原文出处：拓端数据部落公众号 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse ...
拓端数据tecdat|R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 工资模型 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。 加载包 在本实验中，我们将使 ...
拓端数据tecdat|R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
是Bootstrap 法。 本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。我们将在线性回归基础上讨 ...
拓端数据tecdat|R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20631 我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和可视化 混合效应模型的结果。 设置 本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。 knitr ...
拓端数据tecdat|R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20031 简介 资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。本质上，问题是：“该资产的回报是否值得投资？” 在本教程中，我们将应用CAPM模型，使用多元回归模型查看特定股票是否值得投资。 CAPM：公式 ...