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 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 天的股票收益。為了解釋每日收益率方差的一小部分,我們使用 Box Jenkins 方法來擬合自回歸綜合移動平均 ARIMA 模型,並測試帶下划線的假設。稍后,當我們尋找替代方案 最 ...
2021-12-28 23:08 0 1246 推薦指數:
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=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=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=24182 原文出處:拓端數據部落公眾號 概要 本文用 R 編程語言極值理論 (EVT) 以確定 10 只股票指數的風險價值(和條件 VaR)。使用 Anderson-Darling 檢驗對 10 只股票的組合數據進行正態性檢驗,並使用 ...
時間序列分析之ARIMA模型預測__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型預測,今天嘗試用了一下R,發現靈活度更高,結果輸出也更直觀。現在記錄一下如何用R分析ARIMA模型。 1. 處理數據 1.1. 導入forecast包 forecast包是一個封裝 ...
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 ...
昨天剛剛把導入數據弄好,今天迫不及待試試怎么做預測,網上找的帖子跟着弄的。 第一步.對原始數據進行分析 一.ARIMA預測時間序列 指數平滑法對於預測來說是非常有幫助的,而且它對時間序列上面連續的值之間相關性沒有要求。但是,如果你想使用指數平滑法計算出預測區間,那么預測誤差 ...
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