R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
在本笔记本中,我们向读者介绍了基本的随机波动率模型,并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
在本笔记本中,我们向读者介绍了基本的随机波动率模型,并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路,分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
当您处理金融时间序列时,我们通常可以获得相对高频的观察结果。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 &n
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系,当市场变动 1%时,我们期望股票会发生多少百分比的变动。
配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
使用 garch 指定一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型。
在量化金融中,我们学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。
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。
自回归条件异方差(ARCH)模型涉及具有时变异方差的时间序列,其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。
本文将分析2007-2018年的工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明位于30家大型上市公司的价值。
我们要做的是:我们从一些收益率曲线开始,然后逐步地随机修改收益率,最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。
虽然期望债券不会出现负利率,但也不是完全看不到。在危机时期,政府债券甚至公司债券都可以以负收益率交易(例如雀巢)。
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