R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。我们以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生...
R语言用回归构建配对交易(Pairs Trading)策略量化模型分析股票收益和价格
对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。首先，您应该了解，每只股票的走势不是由公司业绩主导，而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来，驱动每只股票的因素是 _市场因素_，在大多数情况下，它与标准普尔指数近似。 因此，无论多么伟大的公司，它都经不起任何大规模的市场衰退。假设这样做，买入AMZN并卖出标准普尔指数（SPY），如果指数上涨，我就会亏损，因为我做空了它，但我希望...
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语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23882 摘要 随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定的股票价格数据选择最合适的SV模型对于对股票市场的未来预测非常重要。为了实现这一目标，可以使用留一交叉验证（...
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
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R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格
简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。 动机 事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。其次，该方法是贝叶斯方法，也就是说，概...
R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量
包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。确实， 对于样本大小，在线性模型中可以考虑 的预测变量最大数量为 p 。或等效地，使用预测变量p 拟合模型需要最小样本量。如果我们考虑p = 1 和 p = 2 的几何，这一事实的解释很...
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
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 Field 等自变量的名称改为x1，x2……，最后的突发事件需要用到哑变量，哑变量只需要2个即可，我们将其作为X49，X50，X51,三个参数并将它们的值”正影响”、”无影响”、”负影响”分别改为-1,0,1。 经过R语言处理以...
用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模
债券基础 键 是一个合同，作者与初始付款义务以预定的时间（s）（成熟）的钱付预定量。这类似于借入利息和付款结构的钱。 零息债券 是一种特殊类型的键，其在到期时支付出仅一次没有中间付款。 债券的面额/票面金额/本金是发行人在到期时所支付的金额。标准价值通常为$ 1000。 债券可以参考价格或收益。例如，将支付$ 100的零...
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