R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
相关推荐
-
【时间序列】波动率建模之ARCH模型
【时间序列】波动率建模之ARCH模型
-
R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测
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 ...
-
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
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 ...
-
R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18860 简介 时间序列分析是统计学中的一个主要分支,主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值.时序分析有两种方 ...
-
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据
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 ...
-
R语言用ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
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 ...
-
R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22226 两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念.它与相关性(correlat ...
-
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22215 向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的.但是,经济理论认为,经济变量之间在水平上存在着均衡关系,可以使这些变量差分而平 ...
-
R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21892 引言 多元统计分析 中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或 ...
-
R语言时间序列平稳性几种单位根检验(ADF,KPSS,PP)及比较分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类. 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立 ...