原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=2841 此示例顯示MATLAB如何從復合條件均值和方差模型預測 和條件差異。 步驟1加載數據並擬合模型 加載工具箱附帶的納斯達克數據。將條件均值和方差模型擬合到數據中 ...
ARMA: 讀入數據,並繪制時序圖 d lt read.table C: Users haha Desktop R zuoye .txt x lt ts log d ,start : x的時間序列圖: x lt ts log d ,start plot x : 從上圖可以看出x.dif序列值在 的附近波動,沒有存在顯著地波動起伏大的情況,基本為平穩特征. .對x.dif序列adf單位根檢驗: 從x ...
2019-07-30 10:39 0 6462 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=2841 此示例顯示MATLAB如何從復合條件均值和方差模型預測 和條件差異。 步驟1加載數據並擬合模型 加載工具箱附帶的納斯達克數據。將條件均值和方差模型擬合到數據中 ...
原文鏈接http://tecdat.cn/?p=2657 本文展示了如何基於基礎ARMA-GARCH過程(當然這也涉及廣義上的QRM)來擬合和預測風險價值(Value-at-Risk,VaR)。 library(qrmtools)# for qq_plot() library ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5919 在本文中,我將介紹ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用於預測給定的時間序列數據。 使用后移運算符計算滯后差異 我們可以使用backshift運算符來執行計算。例如,后軸 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=17622 最近,我們繼續對時間序列建模進行探索,研究時間序列模型的自回歸和條件異方差族。我們想了解自回歸移動平均值(ARIMA)和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。它們在量化金融文獻中經常被引用。 接下來是我對這些模型的理解 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24492 原文出處:拓端數據部落公眾號 介紹 此分析的目的是構建一個過程,以在給定時變波動性的情況下正確估計風險價值。風險價值被廣泛用於衡量金融機構的市場風險。我們的時間序列數據包括 1258 天的股票收益。為了解釋每日收益率方差的一小部分 ...
自相關和偏自相關的兩個函數代碼 由於后面會經常畫一組序列自相關和偏自相關的圖像,所以就把自己寫的這個兩個畫圖的函數的代碼貼上,供大家參考。 首先是自相關的函數 輸入的三個參數分別是{數據,滯后數,置信度} pacf[data_, lmax_ ...
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 ...
時間序列: (或稱動態數列)是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數列。時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。(百度百科) 主要考慮的因素: 1.長期趨勢(Long-term trend) : 時間序列可能相當穩定或隨時間呈現某種趨勢。 時間序列趨勢 ...