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ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。我们以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生...
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（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语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 ...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-2
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1 https://developer.aliyun.com/article/1488197 模型预测 通常您会希望使用估计模型来随后预测条件方差。用于此目的的函数是 forecast 函数。该应用程序相当简单： ...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 quantmod 软件包，因为它可以让我们轻松访问一些标准财务数据。 ...
R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数
在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 ...
R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”） ...
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