数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32427 分析师：Xueyan Liu 在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 解决方案 ...
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在...
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（下）
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493892 这里1913-1920的预测绘制为蓝线，80％预测间隔绘制为橙色阴影区域，95％预测间隔绘制为黄色阴影区域。 对于每个时间点，“预测误差”被计算为观测值减去预测值。我们只能计算原始时间序列所涵盖的时间段的预测误差，即降雨数据...
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3609 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 读时间序列数据 数据集如下所示： ...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 介绍 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用 Box-J...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-3
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-2 https://developer.aliyun.com/article/1489390 VaR预测 该 ugarchroll 方法允许执行的模型/数据集组合的滚动估计和预测。它返回计算预测密度的任何所需度量所需的分布预测参数。我...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-2
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-1 https://developer.aliyun.com/article/1489389 GARCH 实现 尽管残差的 ACF 和 PACF 没有显着滞后，但残差的时间序列图显示出一些集群波动。重要的是要记住，ARIMA 是一种对...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 介绍 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用 Box-Jenkins 方法来拟合自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型，并测试带下划线的假设。稍后，当我...
灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)中国经济社会发展指标
灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。 灰色关联度 灰色关联度有两种用法。该算法用于测量两个变量的相似性，就像\`cor\`一样。如果要评估某些单位，可以转置数据集。 *一种是检查两个变量的相关性，数据类型如下： | 参考| ...
R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...
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