“預測非常困難,特別是關於未來”。丹麥物理學家尼爾斯·波爾(Neils Bohr)很多人都會看到這句名言。預測是這篇博文的主題。在這篇文章中,我們將介紹流行的ARIMA預測模型,以預測庫存的回報,並演示使用R編程的ARIMA建模的逐步過程。 時間序列中的預測模型是什么? 預測涉及使用其歷史數據 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 使用LASSO預測收益 .示例 只要有金融經濟學家,金融經濟學家一直在尋找能夠預測股票收益的變量。對於最近的一些例子,想想Jegadeesh和Titman ,它表明股票的當前收益是由前幾個月的股票收益預測的,侯 ,這表明一個行業中最小股票的當前回報是通過行業中最大股票的滯后回報預測,以及Cohen和Frazzini ,這表明股票的當前回報是由其主要客戶 ...
2018-09-11 16:31 0 1879 推薦指數:
“預測非常困難,特別是關於未來”。丹麥物理學家尼爾斯·波爾(Neils Bohr)很多人都會看到這句名言。預測是這篇博文的主題。在這篇文章中,我們將介紹流行的ARIMA預測模型,以預測庫存的回報,並演示使用R編程的ARIMA建模的逐步過程。 時間序列中的預測模型是什么? 預測涉及使用其歷史數據 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=4698 介紹 顧名思義,排隊論是對用於預測隊列長度和等待時間的長等待線的研究。這是一種流行的理論,主要用於運營,零售分析領域。 到目前為止,我們已經解決了傳入呼叫量和呼叫持續時間事先已知的情況。在現實世界中,情況並非如此。在現實世界中 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基於現有數據創建預測的計算系統。 如何構建神經網絡? 神經網絡包括: 輸入圖層:根據現有數據獲取輸入的圖層 隱藏圖層:使用反向傳播優化輸入變量權重的圖層,以提高模型的預測能力 輸出圖層:基於輸入 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4516 線性回歸在整個財務中廣泛應用於眾多應用程序中。在之前的教程中,我們使用普通最小二乘法(OLS)計算了公司的beta與相對索引的比較。現在,我們將使用線性回歸來估計股票價格。 線性回歸是一種用於模擬因變量(y)和自變量(x)之間關系 ...
邏輯回歸對用戶收入進行預測 regression對用戶收入進行預測" data-cke-saved-src="http://userimage8.360doc.com/17/0512/17/36427088_201705121756200033371178.png ...
前文我們講到線性回歸建模會有共線性的問題,嶺回歸和lasso算法都能一定程度上消除共線性問題。 嶺回歸 我們可以看到這次模型的收入和支出是正相關了。 lasso算法 ...
縮小到(可能)零。因此,它使我們能夠考慮一個更簡明的模型。在這組練習中,我們將在R中實現LASSO回歸。 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23934 原文出處:拓端數據部落公眾號 引言 在本文中,我們將嘗試為蘋果公司的日收益率尋找一個合適的 GARCH 模型。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...