原文链接:http://tecdat.cn/?p=24211 原文出处:拓端数据部落公众号 描述 使用 garch 指定一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型。 garch 模型的关键参数包括: GARCH 多项式,由滞后条件方差组成。阶数用P表示 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 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 。 建立一个波动率方程 例如 GARCH, ARCH,这些方程是由 Robert Engle 首先开发的 。 要做 ,你需要利用著名的Box Jenki ...
2021-10-17 11:14 0 126 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24211 原文出处:拓端数据部落公众号 描述 使用 garch 指定一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型。 garch 模型的关键参数包括: GARCH 多项式,由滞后条件方差组成。阶数用P表示 ...
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24407 原文出处:拓端数据部落公众号 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。 介绍 一个 ARMA (AutoRegressive-Moving ...
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=16453 金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析,我们需要资产的历史数据。数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中,我们将: 下载收盘价 ...
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24441 原文出处:拓端数据部落公众号 我们研究波动聚集,以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。 波动聚集 波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释 ...
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 ...