原文:R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型滚动估计,预测VaR和回测分析股票时间序列

原文链接:http: tecdat.cn p 原文出处:拓端数据部落公众号 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 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分,我们使用 Box Jenkins 方法来拟合自回归综合移动平均 ARIMA 模型,并测试带下划线的假设。稍后,当我们寻找替代方案 最 ...

2021-12-28 23:08 0 1246 推荐指数:

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拓端tecdat:Python 用ARIMAGARCH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 ...

Tue Nov 02 00:39:00 CST 2021 0 903
拓端tecdat|R语言时间序列ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

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 ...

Wed Nov 04 20:09:00 CST 2020 0 633
R实践】时间序列分析ARIMA模型预测___R

时间序列分析ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观。现在记录一下如何用R分析ARIMA模型。 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装 ...

Sat May 28 04:23:00 CST 2016 3 21691
拓端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
R时间序列分析ARIMA模型预测

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的。 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差 ...

Wed Sep 06 21:51:00 CST 2017 0 21290
时间序列分析ARIMA模型预测__R

相关文章:时间序列分析ARIMA模型预测__SAS篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观。现在记录一下如何用R分析ARIMA模型。 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装 ...

Tue Jul 15 18:44:00 CST 2014 5 44352
 
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