利用LLMs进行时间序列预测:理解和增强模型时间序列能力

这种分解提供了一种量化时间序列属性的方法。三、实验的发现1.在计算了皮尔逊相关系数(PCC)之后,我们观察到强度和模型性能之间存在几乎强烈的相关性,这表明当输入时间序列具有更高的趋势和季节性强度时,LLMs的表现更好。值得注意的是,与GPT-3.5-turbo-instruct相比,GPT-4取得了更高的PCC。这可能归因于GPT-4训...

华泰| 金工:国内双因子定价模型的构建与应用

进一步的,我们依据规范相关系数,构建出对应资产加权组合的收益率序列,以加权组合收益率序列为因变量,市场因子、各大类资产风格因子序列为自变量进行回归,相关结果如下表所示。相对因子系数的原始t值,采用t值绝对值可能更加合理:不论是正相关还是负相关,显著的t值均表明因子对资产收益的变化存在不可忽视的贡献。从绝对...

...动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列...

在这里,我们来估计BP、Google/Alphabet和IBM股票收益率的多元波动率模型。在这里,我们坚持使用动态条件相关(DCC)模型。在估计DCC模型时,基本上是估计单个GARCH类型模型。然后将这些用于标准化各个残差。作为第二步,必须指定这些标准化残差的相关动态。模型设置在这里,我们假设我们对三种资产中的每一...

【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...

主要内容包括:1、综述条件协方差估计方法中两类协方差估计模型的原理;2、给出统一的评价体系,保证条件协方差估计方法实证结果的可比性;3、基于国内外七类资产组合的真实交易数据验证条件协方差估计方法相比于样本协方差的改善程度;4、总结分析各算法的优劣,并针对不同配置场景提供实操建议。指数移动平均反映近期变化趋...

21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结

(1)[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x),其中b是回归方程中的参数估计值,bint是b的置信区间,r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。stats包含三个数字,分别是相关系数,F统计量及对应的概率p值。(2)recplot(r,rint)作残差分析图。

股指期货:股指期货套保对冲与展期策略方法论

我们以合约距到期日的交易日天数为自变量、基差点位为目标变量回归得到期限结构曲线的斜率，可以发现斜率与基差的走势高度正相关，相关系数高达0.9，如图表29-32所示(www.e993.com)2024年11月10日。基差与价差变化趋势的一致性大大简化了我们的分析工作量，仅观测当季合约的年化基差率便能把握基差与价差走势的关键。3.3.2、展期策略与跨期套利策略...

结合案例,谈谈如何进行时间序列分析

接下来分享的是残差检验的方法:方法一:通过绘制正态分布的QQ来检验:图像近似为过原点的一条直线,则残差服从正态分布且均值为零。该步骤可通过R语言的“qqnormt”函数实现。如下图:方法二:通过R语言的“Box.test”函数实现该检验,若P>0.05,接受原假设,即任何滞后阶数的残差都不相关,残差检验通过。

参数估计

区间估计就是根据估计可靠程度的要求,利用随机抽取的样本的统计量值确定能够酸辣总体参数的可能敬意的一种估计方法。它是包括样本统计量在内的一个敬意,该区间通常是由样本统计量加减估计标准误差得到的。样本均值在总体均值一个正负标准差的区间内的概率为68.27%,在两个正负标准差的区间内的概率为95.45%,在三个正负...

现代咨询方法与实务讲义知识点(一)

yi‘与实际观察值的差,便是残差项ei=yi一yi’(二)一元回归流程三)回归检验在利用回归模型进行预测时,需要对回归系数、回归方程进行检验,以判定预测模型的合理性和适用性。检验方法有方差分析、相关检验、t检验、F检验。对于一元回归,相关检验与t检验、F检验的效果是等同的,因此,在一般情况下,通过其中一项检验...

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

DCC方法通过引入一个动态相关系数矩阵来估计条件协方差。这个矩阵可以随时间变化,反映了变量之间的相关关系的变化。DCC方法使用了两个步骤来估计条件协方差。首先,通过一个适当的模型估计每个变量的波动率。然后,使用这些波动率来估计动态相关系数矩阵,进而得到条件协方差。