11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

自回归移动平均(ARMA)模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特性,能够同时捕捉时间序列的自相关性和移动平均特性。数学表示ARMA(p,q)模型可以表示为:其中,X_t是t时刻的观测值,c是常数项,\phi_i是自回归系数,\theta_j是移动平均系数,\epsilon_t是白噪声。优势比单纯的AR或MA模型更灵活可以描述...

异质性自回归模型的预测优势

1)AR(1)、AR(3)与HAR(3)模型是基于一个包含1000个观测值的滚动窗口每日重新估计的。(2)对于ARFIMA(5,d,0)模型,系数d是预先估计的。(3)在进行了差分处理之后,Taylor展开的截断极限设为1000,此时估计AR(5)参数的最佳滚动窗口长度大约为250天。(4)评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE),...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

??t的条件方差是σt,它是时间t??1信息集的时变函数。下一步是定义误差项分解的第二部分,即条件方差σt。对于这样的任务,我们可以使用GARCH(1,1)模型,表示为:当残差平方相关时,GARCH过程有效。ACF和PACF图清楚地表明显着相关性。另一种检验平方残差异方差性的方法是对a1和β1参数进行...

自回归模型的优缺点及改进方向

AR模型特别适用于那些显露出自相关特性的序列,意味着序列内的数据点并不相互独立,而是与其直接或间接的历史状态保持着某种统计上的相关联。在这样的序列中,近期的值往往能为预测下一期的值提供宝贵的信息,而AR模型正是利用这一点,通过量化过往值对现时值的影响权重,构建出一种基于历史回溯的预测机制。这种方法论不仅...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

自回归模型必须满足平稳性(可以使用差分)p阶自回归过程公式:y=u+求和a*y(t-i)+ey是当前值,u是常数项,e是误差项(服从独立同分布)y(t-i)当前预测的值与前P天相关,a是自相关系数自回归模型限制用自身来预测平稳性

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

拟合AR-GARCH模型从AR-GARCH模型模拟波动率衡量风险ARCH模型我们已经研究了波动性聚类(www.e993.com)2024年11月12日。ARCH模型是对此进行建模的一种方法。这些模型对于金融时间序列特别有用,因为金融时间序列显示出较大的收益率变动时期以及相对平稳的价格变化的间歇时期。可以从z(t)标准正态变量和初始标准波动率开始指定AR+ARCH模型σ(t...

智汇华云 ——AIOps之动态阈值:SARIMA模型详解

SARIMA模型的全称是SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage,中文是周期性自回归差分移动平均。SARIMA模型是一种预测周期性的时间序列效果非常好的模型。SARIMA模型的目标是描述数据的自相关性。要理解SARIMA模型,我们首先需要了解平稳性的概念以及差分时间序列的技术。

金融机构永续债专辑 | 证券公司永续债的定价与投资价值分析

AR(3)模型的回归分析结果见表4。证券公司的公司债信用利差与其滞后一阶、二阶、三阶项均存在显著的相关性,且滞后一阶项的估计系数达到1,说明证券公司的公司债信用利差受历史因素影响较大,存在较强的惯性。笔者利用该模型对证券公司的公司债信用利差进行预测,发现其与实际值基本一致。

2022美赛C题:交易策略赛题解析与代码|arima|交易|差分_手机网易网

3.自回归模型(AR)描述当前值与历史值之间的关系,用变量的历史时间数据对自身进行预测p阶表示当前天与前p天数据有关4.移动平均模型(MA)关注AR模型中误差项的累加,消除预测中的随机波动2.参数设置1.自相关函数ACF2.偏自相关函数PACF:剔除其他随机变量的影响...

【华泰金工林晓明团队】cGAN应用于资产配置——华泰人工智能系列...

条件生成器借鉴了自编码器的结构,旨在根据条件序列生成预测序列。其中,卷积层能够从条件序列中提取浓缩了资产收益率信息的特征序列,转置卷积层通过对特征序列与随机数序列的拼接序列进行上采样,生成预测序列。考虑到不同资产在不同时期的收益率及其波动差异较大,不利于模型训练,因此在输入条件生成器之前,需要对条件序列进...