R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测 / 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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360 在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型. 价格波动的 GARCH 模型 ...

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 ...

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=19129 摘要在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见.它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础.为了在财务决策中高效利用 ...

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=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 ...

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 ...

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 ...

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测