数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33212 本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究，确定了决定天猫商品流行度的重要因素。并讲述、论证了预测天猫商品流行度是天猫商品交易的至关重要的环节。通过对天猫商品流行度预测技术的发展和探讨，深度剖析了天猫商品流行度预测这个研究课题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 一、 天猫商品流行度预测...
R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30647 从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形，它们不仅包含了单变量的波动特性，而且很好...
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（下）
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490539 我们最终可以比较静态误差和滚动误差： barplot(rbind(erro...
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20015 本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的i...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 ...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-2
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1 https://developer.aliyun.com/article/1488197 模型预测 通常您会希望使用估计模型来随后预测条件方差。用于此目的的函数是 forecast 函数。该应用程序相当简单： ...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 quantmod 软件包，因为它可以让我们轻松访问一些标准财务数据。 ...
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
介绍鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此，准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。然而，目前决定年龄的技术是相当昂贵且低效的。养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算...
R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测
引言 当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素。假设你有两个序列，那么这个协方差元素就是2乘2方差-协方差矩阵的对角线。我们应该使用的准确术语是 "方差-协方差矩阵"，因为该矩阵由对角线上的方差元素和非对角线上的协方差元素组成。但是由于读 "方差-协方差矩阵 "非常累人，所以通常被称为协方差矩阵，或者有时不太正式地称...
R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析
当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。 如果这样的程序只做一次，那么这被称为 "固定原点 "评估。然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。为了加强对模型的评估，我们使用了一种叫做 "滚动原点 "...
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