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ARCH模型
ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model)全称“自回归条件异方差模型”,解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设(方差恒定)所引起的问题。这个模型是...
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时间序列实验报告
课 程名称 时间 序列分析 实验项 目名称 ARCH 建模 班 级 与班 级 代 码 1125040实验 室名称或 课 室 北 4-602 专 业 统计 学 任 课 教 师 陈 根...
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金融时间序列分析
3.3.1 ARCH模型的性质 3.3.2 ARCH模型的缺点 3.3.3 ARCH模型的建立 3.3.4 例子 3.4 GARCH模型 3.4.1 一个例子 3.4.2 预测的评价 3.5 求和GARCH模型 3.6 GARCH—M模型 3.7 指数GARCH模型 3.7.1 ...
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R语言时变波动率和ARCH,GARCH,GARCH
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。ARCH模型 ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数(零),与我们...
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R语言中的时间序列分析模型:ARIMA
简介 时序分析有两种方法,即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换,而后者则研究序列的自相关,并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。第一部分涵盖了平稳的时间序列。第二部分为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来,它将研究组合模型及其在建模和预测时间序列方面的性能和有效性。最后,将对时间序列分析方法进行总结。
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金融时间序列分析
4.11 ARCH模型 4.3 ARIMA模型 4.12 GARCH模型 第三次单元测验 第五章 非平稳序列的确定性分析 5.4 X-11季节调整模型的计算过程 5.7 X-12-ARIMA模型案例 5.1 确定性因素分解 第五章PPT 5.6 X-12-...
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R语言中的时间序列分析模型:ARIMA
简介 时序分析有两种方法,即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换,而后者则研究序列的自相关,并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。第一部分涵盖了平稳的时间序列。第二部分为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来,它将研究组合模型及其在建模和预测时间序列方面的性能和有效性。最后,将对时间序列分析方法进行总结。
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拓端tecdat|R语言模拟ARCH过程模型分析时间序列平稳性、波动性
是一个 iid 序列 变量。这里 和 必须是正的。 回顾 由于 . 因此 所以方差存在,并且只有当 , 在这种情况下 此外,如果 ,则可以得到第四矩, . 现在,如果我们回到研究方差时获得的属性,如果 , 或者 ? 如果我们查看模拟,我们可以生成一个 ARCH(1) 过程 , 例如。 > ea=rnorm > eson=rnorm > sga2=rep > for(t in 2:n){ > plot > ea=r
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