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时间序列模型
简介量化金融中使用的
时间序列模型
(一)
完整阅读:http://club.jr.jd.com/quant/topic/956213在计量经济学领域中,我们主要研究三种数据,即横截面数据、面板数据和时间序列数据。其中横截面数据研究在一个给定的时间点上,不同观测样本的状态,例如:2016年12月16日全国各个城市天气质量AQI指数。面板数据指的是某些给定的样本在给定的时间跨度内的观测值。例如:2016年全国各个城市每日的天气质量指数。而时间
JDquant
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2016-12-16 18:53
时序预测(网络流量预测)方法调研总结
线性
时间序列模型
2(一)自回归模型(AR(p))2(二)滑动平均模型(MA(q))2(三)ARMA(p,q)模型3(四)ARIMA(p,d,q)模型3(五)线性时间序列建模过程31)识别序列平
mmc2015
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2016-11-27 20:48
R语言-时间序列的创建及
时间序列模型
R语言中时间序列的内容主要有:时间序列的创建,ARMA模型的建立与自相关和偏自相关函数。一、时间序列的创建时间序列的创建函数为:ts().函数的参数列表如下:ts(data=NA,start=1,end=numeric(),frequency=1,deltat=1,ts.eps=getOption("ts.eps"),class=,names=)参数说明:data:这个必须是一个矩阵,或者向量,再
小丁丁_ddxdd
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2016-06-18 14:59
技术层-R语言
回归分析算法
这种技术通常用于预测分析,
时间序列模型
以及发现变量之间的因果关系。2.为什么使用回归分析?如上所述,回归分析估
u013153546
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2016-05-07 13:00
数据挖掘
回归分析
基于clementine(SPSS modeler)的
时间序列模型
时间序列模型
可做预测,顾名思义预测未来某个变量在某一个时间的值。时间序列预测的变量的特征有:周期性、季节性、非季节性、趋势。时间序列建模的算法:专家模式、ARIMA、指数平滑。
iamchenli
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2016-03-31 16:00
时间序列完全教程(R)
有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做
时间序列模型
。这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策。当我们处理时序序列数据的
好记性不如烂笔记
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2016-03-22 17:46
统计
预测
R
时间序列
R
统计学
机器学习:
时间序列模型
题目:下列
时间序列模型
中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测?
ztf312
·
2016-03-14 22:00
Matlab的autocorr自相关函数
今天看了一下
时间序列模型
ARIMA模型,在对数据处理的时候,需要对其进行平稳性检验。
lfdanding
·
2016-02-23 22:00
数据挖掘
matlab
时间序列模型
之灰度模型
灰度模型模型介绍灰度预测法是一种对含有不确定因素的系统的预测方法,灰色系统是位于白色系统和黑色系统之间的一种系统。白色系统指的是一个系统内部的特征是完全已知的,使用者不仅知道系统的输入-输出关系,还知道实现输入-输出的具体方式,譬如函数表达式,微分方程的变化公式,或者物理学的基本定律。比方说牛顿第二定律F=ma,使用者只需要知道物体的质量和加速度,就可以通过牛顿第二定律求出所使用的力F的具体值。或
cainiaozr
·
2015-11-01 01:15
时间序列分析
时间序列模型
之相空间重构
一般的时间序列主要是在时间域中进行模型的研究,而对于混沌时间序列,无论是混沌不变量的计算,混沌模型的建立和预测都是在所谓的相空间中进行,因此相空间重构就是混沌时间序列处理中非常重要的一个步骤。所谓混沌序列,可以看作是考察混沌系统所得到的一组随着时间而变化的观察值。假设时间序列是{x(i):i=1,⋅⋅⋅,n},那么吸引子的结构特性就包含在这个时间序列之中。为了从时间序列中提取出更多有用的信息,19
cainiaozr
·
2015-10-10 13:21
时间序列分析
你应该掌握的七种回归技术
这种技术通常用于预测分析,
时间序列模型
xuanyoumeng
·
2015-08-27 14:00
你应该要掌握的7种回归分析方法
这种技术通常用于预测分析,
时间序列模型
以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析
lynnucas
·
2015-08-24 11:00
机器学习
回归分析
时间序列模型
原文地址:时间序列分析中的ARMA,ARIMA,ARCH,GARCH模型整体综述【整理】作者:谢淳Source:http://www.morefund.com/a/duichongshidian/2011/0422/327.html 在时间序列分析中,AR,MA,ARMA,ARIMA,ARCH,GARCH是最常见的模型,他们的区别主要在于适用条件不同,且是层层递进的,后面的一个模型解决了前一个模型
ZhikangFu
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2015-08-21 10:00
利用时间序列分析预测模型分析某季节性流行病的发展趋势
建模与分析方法:
时间序列模型
,利用差分自回归移动平均模
数据分析师
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2015-02-16 11:00
时间序列
时间序列有多种模型,我们使用的是指数平滑法
时间序列模型
。指数平滑法是布朗(RobertG..Brown)所提出,布朗(Robe
jiangshouzhuang
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2015-02-07 11:00
如何深入理解时间序列分析中的平稳性?
来自:http://www.zhihu.com/question/21982358在引入ARMA模型之前,一般课本都会对时间序列的平稳性作一个描述,但是总感觉没有描述特别清晰:1.通常
时间序列模型
要求的是协方差平稳
wukk007
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2014-07-11 14:42
如何深入理解时间序列分析中的平稳性?
来自:http://www.zhihu.com/question/21982358在引入ARMA模型之前,一般课本都会对时间序列的平稳性作一个描述,但是总感觉没有描述特别清晰:1.通常
时间序列模型
要求的是协方差平稳
fennvde007
·
2014-07-11 14:00
Cassandra学习指南
利用
时间序列模型
可以实现数据的全局有序。 Basic Time Series with Cas
heipark
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2013-07-11 09:00
cassandra
opencv codebook背景建模
http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/484191有对codebook理论作简要的介绍,部分引用如下:CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的
时间序列模型
STELLAR0
·
2013-03-30 17:00
OpenCV周末提高
时间序列模型
根据对系统观测得到的时间序列数据通过曲线拟合和参数估计或谱分析等来建立系统的数学模型的理论和方法。它的理论基础是数理统计学。时间序列建模分为时域建模和频域建模两类,一般采用时域建模,需要分析系统的频率特性时则采用频域建模。 时域建模采用曲线拟合和参数估计的方法(如最小二乘法等),频域建模采用谱分析的方法。时间序列建模主要决定于被观测序列的性质、可用观测值的数目和模型的使用情况等三个因素。它
xjc8204
·
2012-12-09 16:48
时间序列模型
时间序列建模一例
#部分运行结果以注释的形式给出,这段代码主要展示了
时间序列模型
识别,定阶,参数估计,模型判断的R语言示例data(sunspots) mean(sunspots)#51.26596 var(sunspots
yujun7654321
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2012-12-05 17:00
matlab画曲面图和显示latex标记
对于数学规划的模型,建议大家使用Lingo软件求解比较方便,对于其它问题,如
时间序列模型
,你使用什么软件求解都可以,关键看个人的喜好和对某种软件的熟悉程度,例如你可以使用SPSS,SAS或Eviews,
whucv
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2012-09-05 21:00
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