文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

引言 在本文中,我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。 指定一个均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立一个波动率方程(例如 GARCH, ARCH,这些方程是由 Robert Engle 首先开发的)。 要做(1),你需要利用著名的Box-Jenkins方法,它包...

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言深度学习KERAS循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23902 递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接,并在学习序列后预测输出。 在本教程中,我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据,你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络: 准备数据 定义模型 ...

R语言深度学习KERAS循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

混合预测 - 单模型预测的平均值 - 通常用于产生比任何预测模型更好的点估计。我展示了如何为混合预测构建预测区间,这种预测的覆盖范围比最常用的预测区间更准确(即80%的实际观测结果确实在80%置信区间内)。   预测间隔 预报员的问题是在预测组合中使用的预测间隔。预测间隔是与置信区间相似但不相同的概念。预测间隔是对尚未知但将在未来的某个点观察到的值(或更确切地说...

R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

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