原文:拓端数据tecdat|Python用时变马尔可夫区制转换(Markov regime switching)自回归模型分析经济时间序列

原文链接:http: tecdat.cn p 原文出处:拓端数据部落公众号 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson 中提出的一些结果。它应用了Hamilton 的滤波器和Kim 的平滑器。 matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as ...

2021-06-03 22:49 0 168 推荐指数:

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tecdat|R语言马尔转换模型Markov regime switching

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12280 总览 本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔模型(HMM)的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性 ...

Sun Apr 26 04:58:00 CST 2020 0 703
tecdat|R语言计量经济学:工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据回归诊断

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23759 原文出处:数据部落公众号 简介 两阶段最小二乘法(2SLS)回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 2SLS估计的回顾 我们需要2SLS回归的一些 ...

Tue Sep 14 04:38:00 CST 2021 0 173
R语言如何做马尔转换模型markov switching model

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6962 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y的水平在中间移动,所以它似乎并不总是有固定的关系(背后有多个状态)。 ​ 上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间 ...

Thu Sep 19 00:47:00 CST 2019 0 755
数据tecdat|R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 原文出处:数据部落公众号 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金 ...

Wed Jun 02 01:00:00 CST 2021 0 183
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: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 ...

Tue Nov 02 00:39:00 CST 2021 0 903
tecdat|R语言中的隐马尔HMM模型实例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17592 最近,我们使用隐马尔模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案。 HMM用于建模数据序列,无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和高斯混合模型相关,因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏 ...

Mon Nov 02 21:23:00 CST 2020 0 454
数据tecdatPython | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20742 时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天,每月或每年。 以下是一个时间序列示例,该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。 时间序列预测 时间序列预测是使用统计模型 ...

Wed Mar 03 23:03:00 CST 2021 0 338
tecdat|R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的,然后两个是SARIMA模型,最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...

Fri Nov 12 01:13:00 CST 2021 0 119
 
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