R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构
这篇文章是关于 copulas 和重尾的。在全球金融危机之前，许多投资者是多元化的。 看看下面这张熟悉的图： 黑线是近似正态的。红线代表Cauchy分布，它是具有一个自由度的T分布的一个特殊情况。也许是因为Cauch...
R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析
概要 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未...
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语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌
本文回答了关于逻辑回归的问题：它与线性回归有什么不同，如何在R中用glm()函数拟合和评估这些模型等等？ Logistic回归是机器学习从统计学领域的一种技术。它是用一个或多个解释变量对二项式结果进行建模的一种强大的统计方法。它通过使用逻辑函数估计概率来衡量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系，这就是逻辑分布。 本R教程将指导你完成逻辑回归的简单执行。 你将...
R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后，我们分析了谷歌股票波动....
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