Category Archives: 金融

Python蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟计算投资组合的风险价值(VaR)

VaR是 “风险价值 “的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的,也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。

Python用时变马尔可夫区制转换(Markov regime switching)自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。

R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。

MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型

分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化,以便可以相应地调整其策略,但是这样做可能很困难。

R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

最近,我们继续对时间序列建模进行探索,研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值(ARIMA)和广义自回归条件异方差(GARCH)模型。它们在量化金融文献中经常被引用。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型

波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。

R语言马尔可夫区制转移模型Markov regime switching

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

在本教程中,我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson(NSS)模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化,因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498