R语言软件套保期限GARCH、VAR、OLS回归模型对沪深300金融数据可视化分析
金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 在这个背景下，使用R语言软件中的...
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EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意味着上游价格对下游价格具有正向传导效应，物价可能因...
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用LOGIT逻辑回归、PROBIT模型信用风险与分类模型
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27530 市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。 相关视频 市场风险包含两种类型：相对风险和绝对风险。绝对风险关注的是整个资产收益的波动率，而相对风险关注的是资产收益与某一基准（比如某个市场指数或投资组合）相比较的跟踪误差。 市场风险也可...
R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > ...
R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
目录 模型与数据 估算值 预测误差脉冲响应 识别问题 正交脉冲响应 结构脉冲反应 广义脉冲响应 参考文献 脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。它们的主要目的是描述模型变量对一个或多个变量的冲击的演化。因此使它们成...
R语言时变参数VAR随机模型
摘要 时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法，用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归（VAR）的大模型空间中执行随机模型规范搜索（SMSS）。这是由于过度拟合以及这些高度参数化模型中不精确的推断所致。对于每个VAR系数，这种新方法自动确定它是稳定的还是随时间变化的。此外，它可用于将不受限制的时变参数VAR收缩到固定VAR。因此，提供了一种简单的方法（概率地）在时变...
R语言实现向量自回归VAR模型
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。 VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量，这使得估计系数的直接解...
R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例
加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中，并在加载时自动可用。加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(symptom_data$data[, 1:12])...
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