Tag Archives: arima

拓端tecdat荣获腾讯云+社区年度最佳作者奖

By tecdat2月 23, 2021大数据部落, 机器学习, 计算机科学与技术arima, tecdat, 拓端, 拓端数据, 社区, 腾讯, 腾讯云

回首不平凡的2020年，技术力量越来越受到重视，技术从业者的责任也越来越重大。

R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性

By tecdat2月 23, 2021大数据部落, 数理统计arima, SARIMA, 周期性, 季节, 季节性, 时间序列, 道路交通流量, 预测

本文从实践角度讨论了季节性单位根。

ARIMA模型预测CO2浓度时间序列-python实现

By tecdat2月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, CO2, python, 时间序列, 预测

时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。

R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

By tecdat12月 29, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融ARCH, arima, GARCH, R语言, 价格, 时间序列, 模型, 股票

时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。

R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

By tecdat12月 17, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 集成模型, 预测

本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。

R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

By tecdat11月 27, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 多项式回归, 数据, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测

根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。

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

By tecdat11月 4, 2020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, 外汇, 市场, 时间序列, 模型, 预测

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。

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

By tecdat4月 23, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程arima, SARIMAX, 时间序列, 预测

使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。

python3用ARIMA模型进行时间序列预测

By tecdat4月 22, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 软件工程arima, python3, 时间序列, 模型, 预测

ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。

使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

By tecdat9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

在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。

R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

By tecdat8月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, ARMA, Box-Jenkins, R语言, SARIMA, 时间序列

在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。

R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 时间序列, 预测

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例。

使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

By tecdat7月 27, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, R语言, 指数平滑, 时间序列

您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。

R语言arma-garch-copula模型和金融时间序列案例

By tecdat7月 26, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, copula, GARCH, R语言, 金融, 金融时间序列

最近我们被要求撰写关于金融时间序列的arma-garch-copula的调查报告。

R语言使用ARIMA模型预测股票收益

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARIMA模型, R语言, 时间序列, 股票, 股票收益, 预测

“预测非常困难，特别是关于未来”。-丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）