R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析:格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 本文将帮助客户通过...

R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接:http://tecdat.cn/?p=32161 本文通过建立空载率的数学模型,帮助客户来分析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了说明(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 分析思路 1.利用这么多天的数据...

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语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(下)
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(中):https://developer.aliyun.com/article/1491668 峰度 有正峰度的年份是: ## \[1\] "2007" "2008" "200...

R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(中)
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(上):https://developer.aliyun.com/article/1491666 shapiro检验 ...

R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析(上)
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19469 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 获取数据 利用quantmod软件包中提供的getSymbols()函数,我们可以获得2007年至2018年...

R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
原文链接:http://tecdat.cn/?p=26578 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布,因此它用于预测到下一个事件的等待时间,例如,您需要在公共汽车站等待的时间,直到下一班车到了。 在本文中,我们将使用指数分布,假设它的参数 λ ,即事件之间的平均时间,在某个时间点 k 发生了变化,即: ...

R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。月度零售销售、每日天气预报、失业数据、消费者情绪调查等都是时间序列数据的经典示例。事实上,自然界、科学、商业和许多其他应用中的大多数变量都依赖于可以在固定时间间隔内测量的数据。 分析时间序列数据的关键原因之一是了解过去并预测未来。科学家可以利用历史气候数据来预测未来的气候变化。营销经理可以查看某种产品的历史销售额并预测未来的需求。 ...

R语言量化:合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
To 本文目标是创建合成波动率指数,1)当应用于标准普尔500指数时,尽可能地反映VIX指数;2)完全依靠价格作为输入,因此它可以应用于任何市场指数。 所述的解决方案是合成波动率指数。\> Mov(ATR(1)/C,20,S) 下面我将尝试代码。 #***...

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