原文:R語言風險價值:ARIMA,GARCH模型滾動估計,預測VaR和回測分析股票時間序列

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:

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拓端tecdat:Python 用ARIMAGARCH模型預測分析股票市場收益率時間序列

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 ...

Tue Nov 02 00:39:00 CST 2021 0 903
拓端tecdat|R語言時間序列ARIMA / GARCH模型的交易策略在外匯市場預測應用

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 ...

Wed Nov 04 20:09:00 CST 2020 0 633
R實踐】時間序列分析ARIMA模型預測___R

時間序列分析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 ...

Sat May 28 04:23:00 CST 2016 3 21691
拓端tecdat|R語言ARIMA集成模型預測時間序列分析

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 ...

Fri Nov 12 01:13:00 CST 2021 0 119
R時間序列分析ARIMA模型預測

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 ...

Wed Sep 06 21:51:00 CST 2017 0 21290
時間序列分析ARIMA模型預測__R

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Tue Jul 15 18:44:00 CST 2014 5 44352
 
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