R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
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。
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R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列
从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性。
R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。
R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
递归神经网络被用来分析序列数据。
R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测
当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素。
R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。
