多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
在单变量时间序列中,当时间序列在时间上具有相同的均值和方差,并且协方差取决于时间滞后时,它具有弱平稳性。同理m维多元时间序列也具有平稳性,如果每个分量序列都是弱平稳的,并且其均值和方差不随时间变化。如下图所示协方差和相关矩阵考虑平稳多元时间序列过程Z??的统计量。m维多元时间序列过程的均值可以写成:...
下半年十年期国债走势的分析 ——基于VAR模型的分析
从实际数据看,与前述的理论分析一致,十年期国债收益率在走势上与增长、收益率和价格之间存在明显的正相关性,而M2-社融则与收益率之间存在明显的负相关性。对相关指标做进一步检验可以发现,被解释变量和解释变量之间存在协整性,可用VAR模型进行分析。图表3:10年期国债到期收益率与宏观因子历史走势统计数据来源:ifind...
2024年展望:未来十大最吃香、最具前景专业分析
描述性统计:总结和描述数据的基本特征。推断统计:从样本数据推断总体特征和做出预测。时间序列分析:研究随时间变化的数据模式和趋势。多变量分析:同时考虑多个变量之间的关系。2.2数据可视化交互式数据可视化:开发允许用户与数据进行交互的可视化工具。大规模数据可视化:处理和展示海量数据的有效方法。叙事性数据...
张一:关于债券收益率的几点分析
从实际数据看,与前述的理论分析一致,十年期国债收益率在走势上与增长、收益率和价格之间存在明显的正相关性,而M2-社融则与收益率之间存在明显的负相关性。对相关指标做进一步检验可以发现,被解释变量和解释变量之间存在协整性,可用VAR模型进行分析。(三)模型预测及样本外推结果我们以最近12个月数据为测试集,在训...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解
1、什么是时间序列?-自协方差、自相关和平稳性时间序列与时间有关,随着时间的推移观察到的数据称为时间序列数据:例如,心率监测,每日最高温度等。虽然这些例子是有规律的间隔观察到的,但也有不规则间隔观察到的时间序列数据,如盘中股票交易、临床试验等。我们将使用定期观察跨度的时间序列数据,并且只有一个变量(单...
【华安证券·金融工程】专题报告:宏观趋势与因子择时
相关文献区分作者的研究与那些试图在宏观经济与金融资产之间建立联系的庞大文献体系至关重要(www.e993.com)2024年9月16日。自Chen、Roll和Ross(1986年)做出开创性贡献以来,受Merton(1973年)理论工作的启发,研究者们开始探索诸如通货膨胀和经济增长等状态变量是否可能成为系统性投资风险的来源,以及能否解释股票收益的横截面离散现象。标准的做...
5个强大的EDA探索性数据分析神器!
可以做缺失值分析、时间序列分析、查找相关性或创建图表。选择想要的图表类型,选择x和y变量,如果需要,选择组,图形将自动加载。也可以选择多个变量或组。不需要代码,只需点击几下就可以绘制完整的图表。打开网易新闻查看精彩图片还可以单击列标题以显示更多选项,包括列分析,更改数据类型,查找重复项,重命名列,删除或...
散点图概述及结果解释
尝试确定导致任何异常值的原因。更正任何数据输入错误或测量误差。考虑删除与异常的单次事件(也称为特殊原因)相关联的数据值。然后,重新执行分析。基于时间的趋势如果X变量包含一个按顺序记录的时间或日期值序列,请查找基于时间的趋势。要向散点图中添加连接线,请双击散点图。当散点图处于编辑模式时,右键单击散...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...
从X0数据集中随机选择5个列,将其索引存储在变量col中。这些列将用于构建投资组合。X=timeSeries(X0[,col])创建一个时间序列对象X,其中包含X0数据集的选定列。X将用于进行投资组合分析。SpecMVEfficientPortfolio模型是指均值-方差效率组合模型(Mean-VarianceEfficientPortfolioModel)。
怎么处理文本数据?自动文本分析的三种类别 | Social Science...
自动化文档结构分析的第一种方法是潜在语义索引/分析。它们假定存在一组潜变量,通常称为“主题”或“专题”,其值决定了特定文档的内容。这些变量的值与每份文档的内容相对应。例如,一份文档可能具有很强的政治特征,因此会包含大量与政治相关的词汇。同样的文档可能不是流行文化类的,因此不会包含很多与流行文化相关的...