文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告

用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-30 来自:开发者社区

python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34123 分析师:Yuyan Wang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会(点击文末“阅读原文”了解更多)。 解决方案 任务/目标 ...

python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33838 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如,假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动,并且可能导致更准确的预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 另一方面,回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息,但...

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言Copula对债券的流动性风险时间序列数据进行度量

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32707 在金融市场中,债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 流动性风险是指在市场上,债券价格的波动程度受到市场流动性的影响,这种影响可能导致债券价格的剧烈波动,从而影响投资者的收益。因此,对于债券流动性风险的度量和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。近年来,Copula...

数据分享|R语言Copula对债券的流动性风险时间序列数据进行度量
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

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ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。 ...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场:arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32427 分析师:Xueyan Liu 在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 解决方案 ...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在...

数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32198 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 多元时间序列预测的一个基本假设是,其变量相互依赖。 在本文中,我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架,拟合单隐层神经网络,可能存在跳跃层连接。 ...

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

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