文章 2024-04-25 来自:开发者社区

R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27564 本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。对这两种方法的理论方面进行了简要讨论,并通过经济学和金融学中的几个例子介绍了R语言。 介绍 自Hansen ( 1982 ) 以来,广义矩量法 (...

R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
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)

大数据之R语言速成与实战

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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)
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=25770  在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个特殊情况(具有正态或学生 t残差)。 一、如何在R中对股票x和y的收益率拟合copula模型 数据集 为了这个例子的目的,我使用了一个简单的股票x和y的收益率数据集(x.txt和y.tx...

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言中ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

在本文中,我将介绍ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。   使用后移运算符计算滞后差分 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如,后轴运算符可用于计算的时间序列值的滞后差异ÿy经由yi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,tyi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,t其中kk表示的差异...

R语言中ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

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