R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例
相关推荐
-
生成专属于你的人工智能书【3D生成器】
生成这么一本 3D 的书籍,涉及3维引擎.图案生成.文字排版等内容.本文选取了 A-frame 作为3维引擎,图案生成及文字排版部分使用原生的 canvas 操作.完成此项目的要求具备设计能力及代码能 ...
-
卡尔曼滤波器的特殊案例
重磅干货,第一时间送达 什么是卡尔曼滤波器? 卡阿尔曼滤波器为每个结果状态找到最佳的平均因子.另外,以某种方式保存过去的状态.它针对每个时间范围对变量执行联合概率分布.该算法对每个步骤使用新的均值和新 ...
-
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...
-
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布.正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值.但如果我们找不到合适的分布 ...
-
R语言基于树的方法:决策树,随机森林,Bagging,增强树
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9859 概观 本文是有关 基于树的 回归和分类方法的. 树方法简单易懂,但对于解释却非常有用,但就预测准确性而言,它们通常无法与最佳监督学习方法 ...
-
R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=11878 Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法.它的优点是其参数的经济可解释性,被银行广泛使用.但它不一定 ...
-
R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术.我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数 ...
-
R语言基于线性回归的资本资产定价模型(CAPM)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=20031 简介 资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的.本质上,问题是:"该资产的回报是否值得投资?&q ...
-
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列.直观的来说 ,后者是比前者"波动"更多且随机波动的序列 ...
-
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语言贝叶斯MCMC:用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断
原文链接 http://tecdat.cn/?p=23255 本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型.尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来 ...
