【视频讲解】R语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。
Search Results: 时间序列
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素
用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
最近我们被客户要求撰写关于开发具有多个输出的文本分类模型的研究报告。
R语言实现向量自回归VAR模型
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间，政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。
python在Keras中使用LSTM解决序列问题
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。
【视频讲解】在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。
r语言绘制动态统计图：世界各国的人均GDP， 期望寿命和人口气泡图动画gif图
我们制作了以下图表，显示了2016年世界各国的人均GDP，出生时的期望寿命和人口。
matlab贝叶斯隐马尔可夫HMM模型实现
贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。
使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
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GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计
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。
matlab测量计算信号的相似度
本示例说明如何测量信号相似度。
R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model
最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。
R语言向量自回归模型(VAR)及其实现
VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的其他变量，这使得估计系数的直接解释变得困难。尽管如此，VAR在几种情况下都很有用：
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究
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R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数
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。
用R语言软件估计光谱密度
用R语言软件估计光谱密度
【视频讲解】R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。
R语言互联网金融下的中国保险业数据分析
R语言互联网金融下的中国保险业数据分析
用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。
Python、R对小说文本挖掘正则表达式分析案例
对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。
R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源
R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源
R语言工具变量与两阶段最小二乘法
最近我们被客户要求撰写关于2SLS的研究报告。
R语言通过WinBUGS对MGARCH和MSV模型进行贝叶斯估计和比较
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WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较
在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。
R语言highfrequency高频金融数据导入
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据：
HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
matlab使用Copula仿真优化市场风险
此示例演示了使用具有胖尾边缘分布的多变量copula模拟计算投资组合的风险价值和条件风险值（预期缺口）。
TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现
TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现
python用线性回归预测股票价格
python用线性回归预测股票价格
matlab实现MCMC的马尔可夫转换MS-ARMA – GARCH模型估计
状态转换模型，尤其是马尔可夫转换（MS）模型，被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
R语言连续时间马尔可夫链模拟案例 Markov Chains
一个加油站有一个加油桩，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，加油桩被占用，它就会离开）。
特朗普社交数据舆情分析
特朗普社交数据舆情分析
虎扑社区论坛数据爬虫分析报告
总体上看，虎扑会员以年轻的男性和在校大学生为主，他们喜欢篮球等体育运动，关注NBA,英超等球类联赛
matlab估计arma garch 条件均值和方差模型
此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。
R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析
金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。
R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。
R语言使用马尔可夫链Markov Chain, MC来模拟抵押违约
R语言使用马尔可夫链Markov Chain, MC来模拟抵押违约
R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型简介
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。
R语言时变参数VAR随机模型
时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析
本文在iris数据集上展示了如何使用R软件来建立Hierarchical Cluster Analysis层次聚类分析（更好的可视化和灵敏度分析）。
R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究分析案例
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-VaR模型的研究报告。
R语言:结构方程模型、潜变量分析
对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说，在R环境中，拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法，新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。
python用遗传算法 神经网络 模糊逻辑控制算法对乐透进行预测
python用遗传算法 神经网络 模糊逻辑控制算法对乐透进行预测
R语言实现向量自回归VAR模型
澳大利亚在2008 – 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。
python用线性回归预测股票价格
线性回归在财务中被广泛应用于众多应用程序中。
R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
R语言使用ARIMA模型预测股票收益
“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）
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。
R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测
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）。
R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型（当然也涉及更广泛意义上的QRM）来拟合和预测风险价值（VaR）。
虎扑论坛基因探秘：社群用户行为数据洞察
论坛为有相同爱好的网友提供了广阔的互动交流平台，而由此积累下来的庞大数据和复杂的用户互动场景也蕴含着有价值的信息，本文对虎扑论坛的帖子、个人信息展开分析，探索虎扑论坛用户有哪些特点？
避开数据海洋的“暗礁”：识别用户异常行为
在大多数情况下，这些数据告诉了我们用户行为的常见模式。 数据的异常变化可能是我们系统中的故障或用户流失的“症结”所在。
社交数据舆情分析：助力企业洞察商机
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如何用机器学习预测即将被ST的股票？
如何用机器学习预测即将被ST的股票？
用机器学习的方法对物业耗电量预测
我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
通过情感分析，我们可以从特朗普的推文得到什么？
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