原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24211 原文出處:拓端數據部落公眾號 描述 使用 garch 指定一個單變量GARCH(廣義自回歸條件異方差)模型。 garch 模型的關鍵參數包括: GARCH 多項式,由滯后條件方差組成。階數用P表示 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 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 。 建立一個波動率方程 例如 GARCH, ARCH,這些方程是由 Robert Engle 首先開發的 。 要做 ,你需要利用著名的Box Jenki ...
2021-10-17 11:14 0 126 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24211 原文出處:拓端數據部落公眾號 描述 使用 garch 指定一個單變量GARCH(廣義自回歸條件異方差)模型。 garch 模型的關鍵參數包括: GARCH 多項式,由滯后條件方差組成。階數用P表示 ...
原文鏈接: http://tecdat.cn/?p=24092 原文出處:拓端數據部落公眾號 前言 在量化金融中,我學習了各種時間序列分析技術以及如何使用它們。 通過發展我們的時間序列分析 (TSA) 方法組合,我們能夠更好地了解已經發生的事情,並對未來做出更好、更有利的預測。示例應用 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24407 原文出處:拓端數據部落公眾號 這篇文章討論了自回歸綜合移動平均模型 (ARIMA) 和自回歸條件異方差模型 (GARCH) 及其在股票市場預測中的應用。 介紹 一個 ARMA (AutoRegressive-Moving ...
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=16453 金融市場上最重要的任務之一就是分析各種投資的歷史收益。要執行此分析,我們需要資產的歷史數據。數據提供者很多,有些是免費的,大多數是付費的。在本文中,我們將使用Yahoo金融網站上的數據。 在這篇文章中,我們將: 下載收盤價 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23882 原文出處:拓端數據部落公眾號 摘要 隨機波動率(SV)模型是常用於股票價格建模的一系列模型。在所有的SV模型中,波動率都被看作是一個隨機的時間序列。然而,從基本原理和參數布局的角度來看,SV模型之間仍有很大的不同。因此,為一組給定 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24441 原文出處:拓端數據部落公眾號 我們研究波動聚集,以及使用單變量 GARCH(1,1) 模型對其進行建模。 波動聚集 波動聚集——存在相對平穩時期和高波動時期的現象——是市場數據的一個看似普遍的屬性。對此沒有普遍接受的解釋 ...
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 ...