马尔可夫转换MSVAR模型预测资产收益率时间序列可视化分析|附数据代码
在现代金融市场中,资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
在现代金融市场中,资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题:即预期收益与风险。
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能。
让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。
在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。
在本笔记本中,我们向读者介绍了基本的随机波动率模型,并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路,分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。
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。
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系,当市场变动 1%时,我们期望股票会发生多少百分比的变动。
配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。
使用 garch 指定一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型。
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。
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。
自回归条件异方差(ARCH)模型涉及具有时变异方差的时间序列,其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
我们要做的是:我们从一些收益率曲线开始,然后逐步地随机修改收益率,最后尝试拟合NS模型以新的收益。因此我们对此进行了模拟。
虽然期望债券不会出现负利率,但也不是完全看不到。在危机时期,政府债券甚至公司债券都可以以负收益率交易(例如雀巢)。
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