Category Archives: 金融

R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计

By tecdat九月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ES, Expected shortfall, R语言, Value at Risk, VaR, 估计, 损失期望值, 风险价值

风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。

R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化

By tecdat七月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 可视化, 马克维茨

至少在统计学的角度上，要评估一个投资组合是否最优是很困难的。

小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

By tecdat七月 13, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融保险, 小数定律, 模拟, 泊松, 索赔

在保险业中，由于分散投资，通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内，损失“可预测”。

广义线性模型索赔频率预测：过度分散、风险暴露数和树状图可视化

By tecdat七月 3, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 可视化, 广义线性模型, 树状图, 过度分散, 风险暴露

在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。

R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

By tecdat六月 24, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Chain Ladder, R语言, 保险, 泊松, 精算学, 赔款, 链梯法

使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额

R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

By tecdat六月 18, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GAM, glm, R语言, 保险, 信用风险敞口, 回归, 投资组合, 线性模型

在之前的课堂上，我们已经看到了如何可视化多元回归模型（带有两个连续的解释变量）。

R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数

By tecdat六月 7, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 傅立叶变换, 矩生成函数, 蒙特卡洛

对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。

R语言再保险合同定价案例研究

By tecdat五月 28, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 保险, 再保险, 定价

拥有参数模型变得有趣，该模型应该比经验平均值更健壮。

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

By tecdat五月 22, 2020保险, 大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, 保险, 保险定价, 回归, 建模, 模型, 泊松回归

在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。

R语言分析负利率下金融市场：负利率和年金价值的变化

By tecdat五月 19, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 价值, 利率, 年金, 金融

从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。

R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现

By tecdat五月 18, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ROC, R语言, 保险模型, 分类, 模拟

在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型

R语言马尔可夫机制转换模型Markov regime switching

By tecdat四月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程, 金融Markov regime switching, R语言, 隐马尔可夫模型, 马尔可夫, 马尔可夫体制转换模型, 马尔可夫机制转换模型, 马尔科夫机制转换模型

本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。

R语言中的马尔可夫机制转换(Markov regime switching)模型

By tecdat四月 18, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程, 金融

金融分析师通常关心市场何时“发生变化”：几个月或者几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希

R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测

By tecdat四月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARMA, EGARCH, R语言, 时间序列, 模型, 波动率, 集成预测, 预测

本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGA

R语言中进行期权定价的Heston模型

By tecdat四月 16, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Heston模型, R语言, 期权定价

在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

By tecdat四月 15, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, SV, 时间序列, 随机波动模型, 随机波动率

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型

By tecdat四月 12, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel-Svensson, R语言, 优化, 差分进化算法, 随机技术

R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型

R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析

By tecdat四月 10, 2020信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel模型, R语言, 收益率, 神经网络

R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析

R语言和QuantLib中Nelson-Siegel模型收益曲线建模分析

By tecdat四月 7, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel, R语言, 收益曲线, 模型

Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。可以用其参数的经济可解释性来解

用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模

By tecdat四月 6, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 债券, 收益率, 模型, 线性插值

用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模

R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例

By tecdat三月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Cox-Ross-Rubinstein, R语言

R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例

R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用

By tecdat三月 25, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Nelson-Siegel, R语言, 汇率, 预测

这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。

R语言中的风险价值模型度量指标TVaR与VaR

By tecdat三月 6, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融R语言, TVaR, VaR, 风险价值模型

R语言中的风险价值模型度量指标TVaR与VaR

使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

By tecdat九月 25, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, R语言, 交易策略, 指数, 策略, 股票

使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计

By tecdat九月 25, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融DCC, GARCH, MVT, R语言, 估计, 关联性, 动态相关系数, 时间序列, 预测

这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model

By tecdat九月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融markov switching model, R语言, 时间序列, 马尔可夫, 马尔科夫转换

假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。

Python基于粒子群优化(PSO)的投资组合优化研究

By tecdat九月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融PSO, python, 优化, 套利, 投资组合, 粒子群优化

在本文中，我将介绍投资组合优化并解释其重要性。其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。

R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告

By tecdat九月 3, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, R语言, 依赖性, 算法

R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告

用R语言实现神经网络预测股票实例

By tecdat八月 12, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 神经网络, 股票, 预测

神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。

WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

By tecdat八月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融SV, WinBUGS, 模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 随机波动率模型

在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。

HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率

By tecdat八月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融HAR, HAR-RV, RNN, RV, 模型, 股票, 股票指数, 预测, 高频, 高频波动率

已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。

通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么

By tecdat八月 6, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融IBM SPSS Modeler, SPSS, 数据挖掘, 股市

通过数据挖掘我们能从股市数据得到什么

matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析

By tecdat八月 2, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 金融copula, matlab, VaR, 仿真优化, 市场风险数据

此示例探讨了如何使用多因素copula模型模拟相关的交易违约。

R语言连续时间马尔可夫链模拟案例 Markov Chains

By tecdat八月 1, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Markov Chains, R语言, 连续时间, 马尔可夫, 马氏链

案例一个加油站有一个单一的泵，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，泵不在，它就会离开）。车辆到达与以下的速率

r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型

By tecdat七月 31, 20191 comment大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARCH模型, HAR-RV模型, R语言, 模型, 波动率, 预测波动率

r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型

GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较

By tecdat七月 31, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融GARCH, MA, VaR, 历史模拟法, 风险, 风险价值

风险价值（VaR）及其所有相关问题仍然是风险管理中的主要模式。

使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建评分卡模型

By tecdat七月 26, 2019信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融SAS, SAS Enterprise, 数据挖掘, 评分卡模型

使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建记分卡模型

R语言求风险价值VaR Value at Risk

By tecdat七月 24, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, Value at Risk, VaR, 风险价值

风险价值是衡量与投资组合相关的风险水平的统计方法。

python用线性回归预测股票价格

By tecdat七月 24, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融python, 线性回归, 股票, 预测股票价格

线性回归在财务中被广泛应用于众多应用程序中。

matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型

By tecdat七月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARMA, ARMA-GARCH, GARCH, 方差模型, 时间序列, 条件均值

此示例显示MATLAB如何从复合条件均值和方差模型预测和条件差异。

spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

By tecdat七月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融IBM SPSS Modeler, SPSS, spss modeler, 决策树, 神经网络, 股票, 预测

spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测

By tecdat七月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融ARMA, ARMA-GARCH, GARCH, R语言, R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测, VaR, 预测

在本文中我们考虑具有t分布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

By tecdat七月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融copula, GARCH, R语言, 多元Copula GARCH 模型, 时间序列, 时间序列预测, 预测

和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。

用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)的应用

By tecdat八月 27, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 机器学习, 股市, 股票, 金融, 隐马尔科夫模型, 马尔可夫, 马尔科夫

了解不同的股市状况，改变交易策略，对股市收益有很大的影响。

数据风控的探索实践:机器学习识别欺诈

By tecdat七月 26, 2017大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融机器学习, 欺诈, 风控

在信息爆炸时代，“信用”已成为越来越重要的无形财产。

多均线量化策略回测比较

By tecdat三月 7, 2017大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融R语言, 均线策略, 量化交易

多均线量化策略回测比较

抓取问财财经搜索网页股票数据

By tecdat一月 17, 2017大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融抓取数据, 数据爬虫, 数据采集, 爬虫, 股票数据, 采集数据

抓取问财财经搜索网页股票数据

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