拓端tecdat|R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23882 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定 ...
原文：拓端tecdat|R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
原文链接：http: tecdat.cn p 为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型，我们分别把WTI Price Field 等自变量的名称改为x ，x ，最后的突发事件需要用到哑变量，哑变量只需要 个即可，我们将其作为X ，X ，X ,三个参数并将它们的值 正影响 无影响 负影响 分别改为 , , 。 经过R语言处理以后我们 ...
2020-12-10 23:25 0 460 推荐指数：
相关推荐
拓端tecdat|R语言结合新冠疫情COVID-19对股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 原文出处：拓端数据部落公众号 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测 ...
拓端tecdat|R语言对回归模型进行协方差分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9529 目录 怎么做测试 协方差分析 拟合线的简单图解 模型的p值和R平方 检查模型的假设 具有三类和II型平方和的协方差示例分析 协方差分析 拟合线的简单图解 组合模型的p值和R平方 检查模型的假设 ...
拓端数据tecdat|R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19118 本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。假设： 贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。 制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动 ...
拓端tecdat|R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
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 ...
拓端tecdat：R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析
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 ...
拓端tecdat:Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
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 ...
拓端tecdat|R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...