文章 2024-04-23 来自:开发者社区

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模(下)

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模(上):https://developer.aliyun.com/article/1490539 我们最终可以比较静态误差和滚动误差: barplot(rbind(erro...

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模(下)
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模(上)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20015  本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的i...

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模(上)

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。直观的来说 ,后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列,在一元或多元的情况下,构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。 多元GARCH家族中,种类非常多,需要自己多推导理解,选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周收益率为例建立模型。 首先我们可以绘制这三个时间序列。 ...

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

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