本文我們使用4個時間序列模型對每周的溫度序列建模。第一個是通過auto.arima獲得的,然后兩個是SARIMA模型,最后一個是Buys-Ballot方法。 我們使用以下數據 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 本文從實踐角度討論了季節性單位根。我們考慮一些時間序列,例如道路上的交通流量, gt plot T,X,type l gt reg lm X T gt abline reg,col red 如果存在趨勢,我們應該將其刪除,然后處理殘差 gt Y residuals reg gt acf Y,lag ,lwd 我們可以看到這里有一些季節性。第一個策略可能 ...
2021-02-23 12:30 0 304 推薦指數:
本文我們使用4個時間序列模型對每周的溫度序列建模。第一個是通過auto.arima獲得的,然后兩個是SARIMA模型,最后一個是Buys-Ballot方法。 我們使用以下數據 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
上篇說明了分解非季節性數據的方法。就是通過TTS包的SMA()函數進行簡單移動平均平滑。讓看似沒有規律或沒有趨勢的曲線變的有規律或趨勢。然后再進行時間序列曲線的回歸預測。 本次,開始分解季節性時間序列。 一個季節性時間序列中會包含三部分,趨勢部分、季節性部分和無規則部分 ...
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=25122 原文出處:拓端數據部落公眾號 當一個序列遵循隨機游走模型時,就說它是非平穩的。我們可以通過對時間序列進行一階差分來對其進行平穩化,這將產生一個平穩序列,即零均值白噪聲序列。例如,股票的股價遵循隨機游走模型,收益序列(價格序列 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=21757 時間序列模型根據研究對象是否隨機分為確定性模型和隨機性模型兩大類。 隨機時間序列模型即是指僅用它的過去值及隨機擾動項所建立起來的模型,建立具體的模型,需解決如下三個問題模型的具體形式、時序變量的滯后期以及隨機擾動項的結構 ...
1、背景 公司平台上有不同的api,供內部或外部調用,這些api承擔着不同的功能,如查詢賬號、發版、搶紅包等等。日志會記錄下每分鍾某api被訪問了多少次,即一個api每天會有1440條記錄(1440分鍾),將每天的數據連起來觀察,有點類似於股票走勢的意思。我想通過前N天的歷史數據預測 ...
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 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24057 原文出處:拓端數據部落公眾號 1.概要 本文的目標是使用各種預測模型預測Google的未來股價,然后分析各種模型。Google股票數據集是使用R中的Quantmod軟件包從Yahoo Finance獲得的。 2.簡介 預測 ...