【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

回归方法在建模条件波动性时,通常依赖于事后方差的度量。作者沿袭文献中的做法(例如,Paye,2012;Schwert,1989a),使用实际波动性(RV)作为标普500指数超额收益方差的代理。月度(季度)实际波动性通过每个月(季度)日度超额收益平方和来计算:其中,Nt是月份t的工作日数量,ri,t表示第t期的第i天的收益。Andersen等(20...

近代乡村土地、收入与消费不平等的综合考察——以满铁调查为例

根据简单的回归分析,即在不考虑其他影响因素的情况下,土地基尼系数每提高0.1,收入基尼系数约提高0.0467。R平方为0.293,即土地基尼系数的变动最大能够解释收入基尼系数变动的29.3%。这说明户均土地不平等程度对户均收入不平等影响有较大的影响,最大能够解释户均收入不平等近三分之一的变动。图2则是人均土地基尼系数和...

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...

12个必须了解的AI模型评估指标

这是我们可以使用R平方度量的地方。R平方的公式如下:MSE(模型):预测值与实际值的均方误差MSE(基线):平均预测与实际值的均方误差换句话说,与仅预测训练集中目标的平均值作为预测的非常简单的模型相比,我们的回归模型有多好?2.12调整R平方如果模型的性能等于基线,则R平方为0。模型越好,r2值就...

R语言逻辑回归、方差分析 、伪R平方分析

但是据我了解,从技术上讲,过度分散对于简单的逻辑回归而言不是问题,即具有二项式因果关系和单个连续自变量的问题。伪R平方对于广义线性模型(glm),R不产生r平方值。pscl包中的pR2可以产生伪R平方值。测试p值检验逻辑对数或泊松回归的p值使用卡方检验。方差分析来测试每一个系数的显着性。似然比检验也可以用来...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

由于实际的临床研究中,变量之间关系复杂,因变量和自变量之间并非呈现线性关系,如果强行建立线性回归模型,就会影响模型的预测准确性(www.e993.com)2024年12月19日。对于此类数据,应该如何处理呢?之前医咖会发布过的《R语言课程》,王九谊老师在“”视频课程中已做了详细介绍。本文以临床医生的角度,通过案例分析,结合R软件来讲解如何建立非线性回归模型,...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

Step1:依次点击“分析——回归——线性Step2:将“训练比赛满意感”纳入“因变量”;将成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊放入“自变量”;方法选择“输入”Step3:点击“统计”默认选项“估算值”;“模型拟合”;另选择“durinwaston(德宾-沃森)和“描述”。设置完后,点击“继续”。

如何用线性回归模型做数据分析?

R方(适用一元线性回归)。R方也叫决定系数,它的主要作用是衡量数据中的因变量有多准确可以被某一模型所计算解释。公式:离差平方和:代表因变量的波动,即因变量实际值与其平均值之间的差值平方和。误差平方和:代表因变量实际值与模型拟合值之间的误差大小。

3分钟,看回归分析模型怎么做

四、模型计算与解读回归分析的模型解读略显复杂,并且包含了大量假设检验的知识,这里先不探讨其复杂原理,给个最简单的判断原则,小伙伴们抄起来能用即可。模型解读,分为三个部分:模型本身预测准不准。主要看R平方(如下图蓝色)。模型整体是否有效。主要看F检验的结果(如下图橙色)。

《R语言与应用统计分析实验指导》

R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。本书包括R语言入门,R语言数据预处理,R语言绘图,概率、分布与随机模拟,假设检验,回归分析,多元统计分析,R语言实现关联规则,综合性实验等九章内容,共16个实验:实验1...