【华安证券·金融工程】专题报告:如何通过技术指标预测市场波动性

作者计算了在将额外预测变量加入到自回归模型的基准后,样本内R??的百分比增加。作者发现,捕捉杠杆效应的技术指标通常能够比宏观经济变量带来更大的R??提升,表明其对未来股市波动性具有更强的解释能力。作者使用递归窗口法从1960年1月开始获取样本外波动性预测。样本外R??(??MSPE),即给定模型的均方预测误差(MSP...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

更方法的基础是LLM有能力通过生成中间步骤{R_1,R_2,...,R_n}从问题Q推理到最终答案A,并使用自己的策略验证正确性。也就是说,该方法首先会采用LLM的策略π_LLM,基于初始问题Q和最终答案A来生成推理步骤{R}。生成{R}之后,就要验证其正确性。这里可以再次使用这个LLM...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

(2)回归方程的系数和统计学检验结果;(3)模型的拟合情况。其中Residualstandarderror为残差标准误,是模型用自变量预测因变量的平均误差,该值越小说明模型拟合越好;AdjustedR-squared为调整R2,可理解为模型对数据集的解释程度,该值越大模型拟合程度越好。本研究中线性回归模型的残差标准误的值为159.8;调整R2为0.5902。

线性回归方程和标准差预测市场走势,及目前估值

我们以沪深300点数和日期进行线性回归，得出方程y=0.729078172375402x-27699.8778297446。其中y为指数的点数，而x为日期，我们将当前的日期（2022/5/30，在EXCEL中，将该日期以数值显示为44711——1900/1/1为1）44711代入方程，得出y=4897.936335。也就是说，通过线性回归，我们得出的沪深300的期望值为4897.936335...

R教程:Cox回归中,不满足PH假定时该怎么处理?

R代码如下:#Schoenfeldresidualtest##f(t)=tcox.zph(res,transform='identity')cox.zph(res,transform=log)但是在实际数据分析过程中,仅仅通过基于回归方程或基于残差的假设检验是不够的,有时甚至得到误导性的结果,原因主要有二,一是假设检验的p值受样本量的影响较大,二是从上面描述中...

Excel中数据分析之回归分析怎么用

这是一个很典型的线性拟合问题,手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数,同时可以得出R的值,也就是相关系数的大小(www.e993.com)2024年12月19日。在Excel中,可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

Step4:在弹出“线性回归:图”对话框中将“*ZRESID”(标准化残差)放入Y轴中,将“*ZPRED”(标准化预测值)放入X轴中,勾选“直方图”和“正态概率图”,单击“继续”。点击“确定”。Step5:点击“保存”后勾选预测值的“未标准化”和“残差的未标准化”。

机器学习与统计学:R方代表什么?和P值的关系是什么?

那么逻辑回归的是怎么回事呢?回归问题可以用量化的方差来计算,逻辑回归怎么计算呢?怎么定义呢?我们用LL(OverProbabilty)来代替上式的var(mean)LL(OverProbabilty)的计算方式是:得到概率后,我们将结果根据样本量log求和即可:最后就可以计算R^2的指标就介绍到这里,这是一个很好的量化模型结果对于响应变量...

SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

岭回归法得到的回归方程如下:Y=0.3580*Gender-0.0173*LDL+0.1940*TG+0.0591*CRP+25.5063(5)比较岭回归法和普通最小二乘法构建的回归模型的预测效果根据两种方法构建的回归方程分别计算预测的Y值,岭回归法记为Y1,最小二乘法记为Y2,分别与原始的Y值进行相关分析和差异性比较。

猪价仍是主要影响因素 养殖盈利或继续下滑【肠益素H 特约】

二者所做线性回归方程R方为0.9898,说明回归方程高度拟合。回归方程系数P值均小于0.05,通过假设检验。建立回归方程:自繁自养盈利=-1896.1200+120.8476*猪价。通过线性回归方程计算得出,3月下半月自繁自养盈利或继续回落,低点或出现在3月25日前后,养殖头均亏损理论值或在107.58-131.75元/头之间。