R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列 / 开普饭

邮箱:econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于时间序列方法,1.时间序列分析的各种程序 ...

本篇主要讲解AR,ARMA,ARIMA等传统时间序列模型,包括具体代码操作.并附讲时间序列的一些基础知识点,如果有基础的可以直接跳到模型部分. 1. 时间序列的平稳性 1.1 自协方差.自相关函数自 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18850 在本文中我们对在Google趋势上的关键字" Chocolate "序列进行预测.序列如下 > report = ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测.该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18037 根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗.绘制电力消耗序列图: plot(elect,type="l") 我们可以尝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11387 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具.这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实.在这里,我将讨论使用空气 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21773 本文学习创建时间序列预测的步骤,关注Dickey-Fuller检验和EWMA,ARIMA(自回归移动平均)模型从理论上学习这些概念以及它 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22692 在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长.虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20904 环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述. 这基本上就是具有光滑函数的广义线性模型(GLM)的扩展 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 视频:R语言广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择.为此,我们首先需要 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18310 为了找出影响价格波动的主要因素,我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型,我们分别把WTI Price ...

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