【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

样本外R??(??MSPE),即给定模型的均方预测误差(MSPE)相对于自回归模型基准的百分比减少,用来衡量波动性预测的准确性。证据表明,对于月度和季度预测期,单一模型无法在样本外显著超越基准模型。这一结果与Paye(2012)的发现大体一致。接下来,作者研究了预测组合,即利用个别预测的加权平均,其中每个模型的权重由不同的...

张瑜:黄金的“非寻常”定价

从解释力度看,2008~2024年间回归方程的调整达到了0.56,而2014~2024年间的调整达到了0.61,即模型可以解释过去10年间黄金月度回报61%的波动。(三)黄金隐含观点。如何理解黄金近期的上涨?从我们的月度回报归因模型看,地缘风险、黄金头寸、通货膨胀等因素是过去两个月黄金上涨的驱动因素,分别贡献了3.9%、1.8%和0.4%的...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

R:表示为了得到解答,模型生成的中间推理步骤的序列;A:表示推理步骤完成后得到的最终答案或解。这种结构允许LLM生成一系列推理步骤,从逻辑上将问题Q与最终答案A联系起来。汪军教授表示,可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最...

“双碳”目标下中国省域绿色物流发展时空演变分析 | 科技导报

由于回归系数βik(ui,vi)对每个地理要素都不同,需用加权最小二乘法进行参数估计,即在普通最小二乘的基础上,GWR模型的参数估计向量引入空间权重矩阵。地理学第一定律表明,空间权重变化的基本原则为“距离越近,赋予的权重值越高;反之权重值越低”。高斯核函数是一个连续单调递减函数,可以表示权重随距离的衰减关系,...

散点图概述及结果解释|回归|拟合|数据值|异常值_网易订阅

如果您的数据似乎拟合模型,则可以使用回归分析研究关系。关系强度评估数据与模型的拟合程度,以估计X和Y之间关系的强度。当关系较强时,回归方程会准确地对数据建模。如果您有拟合回归线,请将指针放在拟合回归线上以查看回归方程和R平方值。R平方值越大,回归方程对数据的建模越准确。

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(www.e993.com)2024年12月19日。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0.590...

【案例分享】“山水林田湖草沙”生态保护修复对农户经济福利的...

回归(3)回归结果显示,将非农就业距离和交叉项同时纳入回归方程后,“山水”工程对农户经济福利的估计系数为0.043,通过1%显著性水平,而非农就业距离的估计系数为-0.014,通过5%显著性水平,表明“山水”工程通过缩减农户非农就业距离提高了农户经济福利。究其原因,“山水”工程为农户提供多元化和本地化的非农就业...

一文读懂既简单又复杂的Logistic回归!内附R代码!

然后,建立logistic回归方程:logit_model<-glm(outcome~marker,data=mydata,family="binomial")summary(logit_model)上述的输出结果大部分与线性回归非常相似,这里就不再重复,新来的小伙伴请查看往期文章(R语言统计篇:简单线性回归)。

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

当2个或多个自变量高度相关时,就会出现多重共线。它不仅影响自变量对因变量变异的解释能力,还影响整个多重线性回归模型的拟合。PART1实战案例小白研究运动员训练比赛满意感与成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊等变量之间关系,试建立多元线性回归方程(部分数据如下,完整数据请回复小白数据下载)。

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

根据SPSS计算得出的方差分析,该线性回归方程通过F检验,在以上自变量的系数中,至少有一个显著不为0,说明该模型的构建是有意义的。同时,四个自变量的系数均通过t检验,在95%的置信区间显著不为0。3.模型的合理性分析将PDNCD带入回归模型,如(6)式所示:...