garch

GARCH模型？

1.ARMA模型有用到差分吗？没有。ARMA是平稳序列的拟合模型，如果用差分说明原来的序列不平稳。2.ARIMA模型对季节成分差分如何选择周期步长？依据所给数据的结构，差分的周期步长就是对应同一季度的两个相邻数据的间隔。如果是季度数据，即每季度的观察值，则选择4步差分；如果是月度数据，则选择12步差分。3.季节性预测方法-时间序列分解法？《【季节性预测法-时间序列分解法】利用excel进行复合型时
发散级数一小只·2020-06-29 03:21

用python 模拟GARCH 随机过程

nisthenumberofobservationsn1=100#weneedtodropthefirstsevealobservationsn2=n+n1#sumoftwonumbersalpha=(0.1,0.3)#GARCH
HeartBeating_RUC·2020-06-28 23:53

R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7194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。第一阶段并将其传递给dccfitcl=makePSOCKcluster(10)multf=multifit(uspec,Dat,cluster=cl)接下来，估计DCC模型。1234fit1=dccf
weixin_30413739·2020-06-27 19:48

Python时间序列分析--从线性模型到GARCH模型

四级渣渣看个英文文章简直就是自虐，一天只能看一点，还只能看个半懂。唉，写下来以后慢慢理解改正吧。目录一、Motivation二、基础知识1.平稳性2.序列相关（自相关）3.为什么我们关心序列相关性？三、白噪声和随机游动四、线性模型五、对数线性模型六、AR模型（P）七、移动平均模型MA（q）八、自回归滑动平均模型ARMA（p，q）九、综合自回归移动平均模型ARIMA（p，d，q）十、自回归条件het
冬风噬雪·2020-06-27 00:47

Python实现向量自回归（VAR）模型——完整步骤

废话不多说，先开始分享：1.首先啥是VAR模型，我这里简略通俗的说一下，想看代码的童鞋直接跳到第3部分就好了：以金融价格为例，传统的时间序列模型比如ARIMA,ARIMA-GARCH等，只分析价格自身的变化
mooncrystal123·2020-06-24 15:59

（四十八）用EWMA和GARCH模型估计波动率和相关系数

ARCH、EWMA、GARCH介绍案例  对2016年至2018年沪深300指数的涨跌幅数据建立ARCH(1)、EWMA和GARCH(1,1)三种波动率模型，并以30天前的数据为起点，逐一预测后一天的波动率
小粉桥反手王·2020-06-23 17:40

模型选择——AIC&BIC（matlab）

在建立ARMA和GARCH模型的时候，我们常常需要涉及到模型阶数（如GARCH（p,q）中p和q）的选择问题，在这里我们使用AIC和BIC两个计算参数进行判断：什么是AIC和BIC？
YNGT5416·2020-06-22 09:38

【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR

1.资产组合VaR建模方法回顾文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法，整体思路如下：●通过Garch族模型估计各资产的波动率●通过DCC模型估计各资产间的相关系数，结合1得到资产组合的协方差矩阵
weixin_33884611·2020-06-21 10:32

R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7194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。第一阶段并将其传递给dccfitcl=makePSOCKcluster(10)multf=multifit(uspec,Dat,cluster=cl)接下来，估计DCC模型。1234fit1=dccf
LT_Ge·2020-05-27 22:50

R语言DCC-GARCH模型

感谢niechunxiao首先简述一下对一个时间序列建立DCC-GARCH模型的步骤：1.通常时间序列不平稳，且经常对时间序列取对数化。所以第一步先取对数化、差分（是为了解决序列不平稳的问题）。
月 旧 儿·2020-04-25 13:11

Garch模型

Garch小声逼逼一句，学长有毒吧~~让我进金融的东东，我懂个锤子金融时间序列金融资产的波动是一个非常重要的概念，它与资产的风险直接相关，因此对资产的波动模式进行建模是量化投资中的一个重要课题。
高文星星·2020-04-11 12:00

GARCH模型及拟合案例

模型的拟合精度理论依据1.ARCH模型的局限ARCH模型的实质,使用残差平方序列的q阶移动平均拟合当期异方差函数值,由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性.所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关过程拟合2.GARCH
凉风起天末_·2020-04-10 11:10

DCC-GARCH模型及动态CoVaR计算 案例与代码

里面包含了每一步详细的步骤，可以方便的利用这个手册解决大部分DCC-GARCH和CoVaR相关的论文模型的实现问题。即从数据下载到模型实现一整
卧新实验室·2020-04-05 23:22

Python玩转金融时间序列之ARCH与GARCH模型

01引言作为金融时间序列的专题推文，【手把手教你】时间序列之日期处理主要介绍了使用Python处理时间序列的日期和统计分析；【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性；而【手把手教你】使用Python玩转金融时间序列模型主要介绍了AR、MA、ARMA和ARIMA模型的基本原理与Python的实现。从上一篇推文不难看出
燕大侠v·2020-02-19 05:30

ARIMA模型、GARCH模型、非对称GARCH模型

ARIMA模型auto.arima(AA[,4])#识别最优阶数arima1<-arima(AA[,4],order=c(0,1,3),method="ML")summary(arima1)（二）建立GARCH
AmosDing·2020-02-16 18:00

量化分析与投资基金

由于开始双变量GARCH建模时发现一些预测不知名错误（预测价格竟然会显示AIC值、预测价格竟然会高出100倍、一些货币竟然会变成NULL、运行时频频出现错误信息、没有死胡同whileloops的代码不间断运行
RyoEng·2020-02-06 11:25

《Interest Rate Risk Modeling》阅读笔记——第十章 主成分模型与 VaR 分析

尝试用（多元）GARCH滤波利率变化，对残差应用PCA。推导PCD、PCC和KRD、KRC的关系利用主成分系数矩阵的正交性。PCD和KRD\[\
xuruilong100·2020-02-02 11:00

ARIMA-GARCH模型对央行汇率的实证研究（R）

GARCH模型：GARCH模型要求时间序列的残差为零均值、异方差的纯随机序列，但是有时不能充分提取序列的相关信息，即不是纯随机性序列；另外，原序列可能是非平稳序列。
liumanmanll·2020-01-08 17:07

dcc-garch原理简介和模型实现

一、原理DCC-GARCH（DynamicConditionalCorelationalAutoregressiveConditionalHeteroscedasticityModel）用于研究市场间波动率的关系
晨光暮霭·2020-01-08 17:47

拓端数据tecdat:多元Copula GARCH 模型时间序列预测

有漂移且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula模型和GARCH模型是最好的选择。多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。
tecdat拓端·2019-12-16 10:01

Python玩转金融时间序列之ARCH与GARCH模型

01引言作为金融时间序列的专题推文，【手把手教你】时间序列之日期处理主要介绍了使用Python处理时间序列的日期和统计分析；【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性；而【手把手教你】使用Python玩转金融时间序列模型主要介绍了AR、MA、ARMA和ARIMA模型的基本原理与Python的实现。从上一篇推文不难看出
醉月似心·2019-10-08 14:31

R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7194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。第一阶段并将其传递给dccfitcl=makePSOCKcluster(10)multf=multifit(uspec,Dat,cluster=cl)接下来，估计DCC模型。fit1=dccfit(s
拓端研究室·2019-09-25 10:09

模型选择——AIC&BIC（matlab）

在建立ARMA和GARCH模型的时候，我们常常需要涉及到模型阶数（如GARCH（p,q）中p和q）的选择问题，在这里我们使用AIC和BIC两个计算参数进行判断：什么是AIC和BIC？
罗采薇·2019-09-19 09:00

Stata--上证综指的GARCH预测及其与宏观经济变量的关系研究

将上证综指进行自回归的GARCH建模，再检验其与宏观变量之间的关系，进行向量VAR模型建模，以下是stata实现全部代码：上证综指的日数据建模useindex_dailygendate2=date(date
上天下山·2019-08-28 08:50

时间序列：R语言ARMA-GARCH模型

ARMA:#读入数据，并绘制时序图d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt")x<-ts(log(d),start=1)1:x的时间序列图：x<-ts(log(d),start=1)plot(x)2:从上图可以看出x.dif序列值在0的附近波动，没有存在显著地波动起伏大的情况，基本为平稳特征.3.对x.dif序列adf单位根检验：从x.d
bai5655618·2019-07-30 10:00

【大数据部落】R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

直观的来说，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。
拓端研究室·2019-06-17 17:50

R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数

p=6632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。获取数据load(file='DowEnvironment.RData')日交易量每日交易量内发生的变化。
qq_19600291·2019-06-12 18:22

马尔科夫区域转换GARCH模型及shibor文献阅读

1.markov区域转换GARCH篇一人民币汇率与股市的风险溢出效应再检验---基于马尔科夫转换GARCH模型和混合时变copula模型的研究_赵放hass对于马尔科夫转换GARCH的定义本文使用双区制的原因参考文献之一篇二我国货币政策是否关注资产价格基于马尔科夫区制转换
apricoter·2019-01-22 18:09

Time Series Analysis (TSA) in Python-Linear Models to GRACH 笔记（一）

以下内容主要来自：TimeSeriesAnalysis(TSA)inPython-LinearModelstoGARCH上面这篇post是一篇很有用处的文章，从时间序列的平稳性到线性模型，再到自回归模型以及GARCH
敲代码的quant·2019-01-20 11:17

机器学习笔试面试题目 一

A AR模型B MA模型C ARMA模型D GARCH模型正确答案是：D解析： AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。
abc_138·2018-09-21 00:00

Garch模型

首先得看下Garch(1,1)模型长什么样（1）首先生成一个Garch(1,1)序列n<-10000a<-c(0.1,0.3,0.6)#GARCH(1,1)coefficientssigma_0<-sqrt
Jane_Esteen·2018-08-15 14:39

matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型

nasdaq=DataTable.NASDAQ;r=price2ret(nasdaq);N=length(r);model=arima('ARLags'1,'Variance',garch(1,1),.
weixin_34320724·2018-07-26 18:00

Python数据挖掘建模 chapter_8 时间序列算法

周期变动，不规则变动等要素影响AR模型以前q期序列值为自变量MA模型随机变量与前q期随机扰动有关ARMA模型与前q期序列值和随机扰动有关ARIMA模型适用于差分平稳序列ARCH模型可准确模拟序列值波动变化GARCH
LegendGrass·2017-11-16 18:55

R语言分析股票指数的GARCH效应

R语言分析股票指数的GARCH效应一、实验说明1.1实验内容GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的方法，为大量的金融序列提供了有效的分析方法，它是迄今为至最常用的、最便捷的异方差序列拟合模型。
oxuzhenyi·2017-09-05 13:40

GARCH模型

GARCH模型的定义ARCH模型的实质是使用残差平方序列的q阶移动平移拟合当期异方差函数值，由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性，所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关系数。
Jack_丁明·2017-06-29 15:35

GARCH模型案例分析

readdatalibrary(quantmod)  #加载包getSymbols('^HSI',from='1989-12-01',to='2013-11-30')  #从Yahoo网站下载恒生指数日价格数据dim(HSI)   #数据规模names(HSI)  #数据变量名称chartSeries(HSI,theme='white')  #画出价格与交易的时序图HSI<-read.table(
littlely_ll·2017-02-04 21:34

机器学习：时间序列模型

AR模型MA模型ARMA模型GARCH模型（正确）----------------------------------------------------------------------------
ztf312·2016-03-14 22:00

R语言处理Time series

Spectral Analysis Wavelets Digital Signal Processing (DSP) Modeling volatility: GARCH
·2015-11-07 13:56

rhel6 安装 oracle 11g rac

oracle数据库备份原则：周日全备，周一到周六差异性增量备份，保留时间为一个月oraclerac存储规划：fra_area100g votdisk_area3g--10garch_area300gdata
星海缘·2015-10-19 23:13

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
ZhikangFu·2015-08-21 10:00

matlab做garch模型

自己笔记%garch模型设置：%'VarianceModel','GARCH'表示方差方程是garch模型%GARCH(P,Q),其中P\Q在设置中%AR之后期为R；MA滞后期为M%是否使用varianceinMean
dayong501·2015-06-02 12:37

#R#时间序列相关函数

进行单位根检验library(tseries)#arma模型library(fUnitRoots)#进行单位根检验library(FinTS)#调用其中的自回归检验函数library(fGarch)#GARCH
duqi·2014-01-29 15:50
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