R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32511 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 门限模型作为非线性时间序列模型的一种,与一般的时间序列模型不同的是模型中包...
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...
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32071 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化,随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步,投资者为了在股票交易中取得更多的收益,就需要有合理有效的投资策略,因素模型的基础上发展出众多量化研究模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 对于这些模型的研究...
R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告,包括一些图形和统计输出(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法: ...
R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列
金融风险是指由于经济活动的不确定性、市场环境的变化、决策的失误等因素的影响,导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性。 VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险,可以评估复杂的金融产品、反映风险的敏感,在合理的范围内规避风险,是量化市场风险行之有效的工具。文章将帮助客户采用风险价值VaR模型定量刻画风险,研究符合模型特点的求解方法,基于VaR模型对股价指数时间序列进行建模分析,科...
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化
在对上证指数、印花税收入联动性预测时,我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。 读取所有数据 ...
R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。 我们和一位客户讨论如何在R软件...
R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文说明了LCTM的基本用法,...
数据分享|R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基本用法,用于汇总拟合的潜在类轨迹模型对象的输出。 ...
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