阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码
2024年6月3日 - 搜狐
与AIC类似,BIC值也用于模型选择,但它在考虑模型复杂度时,对模型参数的个数给予了更大的权重。因此,BIC值在模型复杂度较高时增长得更快。尽管如此,我们的TVECM模型仍然得到了一个相对较小的BIC值,这进一步支持了模型对数据的良好拟合。通过综合比较AIC和BIC两个模型选择准则的结果,我们可以确信我们所估计的TVECM...
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【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析
2022年11月10日 - 网易
对于给定的R,具有参数矩阵的高斯copula可以写成,其中Φ??1是标准正态的逆累积分布函数,并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数R.请注意,在上面的例子中,我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯copula采用均匀分布输入,将它们转换为高斯,然后应用相关...
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R语言多元线性回归、ARIMA分析美国不同候选人对经济GDP时间序列影响
2022年8月13日 - 网易
在多元线性回归的过程中,除了考虑模型的AIC最小外,还需考虑模型间自变量相互的关系对因变量的影响,即多重共线性,通过VIF来剔除相关自变量。ARIMA,一般应用在时间序列领域上。ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将结果变量做自回归(AR)和自平移(MA)。相关视频模型优化1.通过VIF...
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R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩
2022年10月26日 - 网易
linear.output=FALSE)这里得到模型的因变量、自变量、损失_函数、_激活函数、权重、结果矩阵(包含达到的阈值,误差,AIC和BIC以及每次重复的权重的矩阵)等信息:$model.list$model.list$response\[1\]"成绩"$model.list$variables\[1\]"专业知识""沟通技能得分"$err.fctfunction(x,y){1...
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