R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
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。
本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。
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。
为了找出影响价格波动的主要因素,我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即把对价格影响很小的自变量剔除出我们的模型
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。
本文提出了一种算法,可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH(1,1)模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
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。
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。
In order to find out the main factors affecting price fluctuations, we use stepwise regression to eliminate some independent variables that have little impact on the dependent variable, that is, the price. The name of the variable is changed to x1, x2…
我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。
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型。
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。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。
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。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。
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。
多元Copula GARCH 模型时间序列预测