Arima | 拓端数据科技 / Welcome to tecdat

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

By tecdat3月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, ARMA, ARMA GARCH COPULA, ARMA-GARCH, ARMA-GARCH-VaR, copula, Copula GARCH, Copulas, GARCH, 可视化, 多元Copula GARCH 模型, 收益率, 时间序列, 模拟, 股票

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 &n

R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化

By tecdat1月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 经济arima, RW, 时间序列, 模拟, 趋势, 随机游走, 预测

当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。

R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票时间序列数据

By tecdat12月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, Delta-normal, Delta-normal法, GARCH, Value at Risk, VaR, 回测, 时间序列, 滚动估计, 股票, 花旗, 风险价值

此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。 WeChat Tenc

Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

By tecdat11月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 时间序列, 股市, 股票, 股票市场, 金融, 预测

这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

By tecdat10月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融arima, GARCH, python, 收益率, 时间序列, 股票, 股票市场, 预测

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。

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

By tecdat10月 20, 2021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arima, COVID, COVID-19, knn, 新冠, 新冠疫情, 时间序列, 疫情, 神经网络, 股票, 股票价格, 预测

本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

By tecdat10月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 金融arima, GARCH, 收益率, 时间序列, 波动率, 股票, 预测

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。

R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

By tecdat8月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习arima, 时间序列, 预测

本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列

SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例

By tecdat8月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, COVID, LSTM, RNN, SARIMA, 神经网络, 组合方法

WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写开发一个预测模型，根据一

R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析

By tecdat6月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 回归, 多元, 时间, 时间序列, 滚动预测, 预测

当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 “训练集”）和保留样本（或外样本，或 “测试集”）。

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

By tecdat5月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 失业率, 时间序列, 经济, 预测

在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

By tecdat5月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, ARIMAX, 冰淇淋, 时间序列, 模型, 消费, 预测

标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。

R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

By tecdat4月 9, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, PAR, R语言, VaR, 向量自回归, 周期自回归, 时间序列, 温度

至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。

Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

By tecdat4月 1, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, EWMA, python, R, 指数加权平均, 时间序列, 自回归移动平均模型, 预测

本文学习创建时间序列预测的步骤，关注Dickey-Fuller检验、指数加权平均(EWMA)和ARIMA（自回归移动平均）模型，从理论上学习这些概念以及它们在python和R中的实现。

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

By tecdat3月 24, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, python, SARIMA, 时间序列, 预测

ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法。

Python | ARIMA时间序列预测模型

By tecdat3月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, python, 时间序列, 预测

时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

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, ARIMAX, SARIMA, 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。

matlab估计arma garch 条件均值和方差模型

By tecdat7月 31, 2019大数据部落, 数理统计, 经济arima, ARMA, ARMA-GARCH, GARCH, matlab, 方差, 方差模型, 时间序列, 条件均值

此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。

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）

机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测

By tecdat7月 4, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, 快时尚, 时间序列, 机器学习, 精准预测, 销量预测, 随机森林, 预测

对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。

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