文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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。时序分析有两种方法,即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换,而后者则研究序列的自相关,并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环...

R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

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 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说,我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类,因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。 我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。 ...

R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

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