【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
3.2.1.平稳性检验首先,我们使用ADF检验对对数收益率序列进行平稳性测试。ADF在时间序列中通常用来判断是否存在单位根,如果序列平稳的,则不存在单位根,检验结果如下:其中ADF统计量小于1%显著性水平下的临界值,因此我们认为对数收益率序列是平稳的。3.2.2.白噪声检验接下来,我们需要进行白噪声检验。白噪...
自回归模型的优缺点及改进方向
模型建立后,需要对其进行检验以确保模型的有效性。这包括:o残差检验:检查残差是否满足白噪声的假设,可以使用Ljung-Box检验等。o稳定性检验:确保模型是稳定的,即所有的模型参数的绝对值都小于1,避免预测值发散。o显著性检验:检验模型参数是否显著不为零。4.预测一旦模型成功通过了严格的统计检验,标志着其结构...
场内利率期权对债券市场稳定发展的作用探究
W检验的SW统计量和ADF检验、LM检验的P值证明了平稳性假设与ARCH效应假设,需引入GARCH族模型拟合数据。引入后,以30年期数据为例,计算得到不同区段具体统计量如表3所示。在30年期期权推出后,短期来看Rt标准差大幅上升,而长期则下降。(二)建立GARCH模型使用ARMA-GARCH模型进一步探究国债期货期权上市前后整体波动率是...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解|方差|残差|协方|自相关|...
严格平稳意味着弱平稳。这个性质在现实世界中是非常受限的。因此许多应用程序依赖于弱平稳性。有一些统计检验来检验时间序列数据是否平稳,我们后面进行介绍2、时间序列过程我们将介绍代表性的时间序列过程,如白噪声、自回归(AR)、移动平均(MA)、ARMA和ARIMA过程。白噪声当我们拥有具有以下属性的时间序列数据时,该...
中国高等教育将在2038年左右迎来历史性“生源拐点”!
1.平稳性检验。检验方法主要有两类:一是根据时序图和样本ACF、PACF图进行判断的图检验法;二是构造检验统计量进行假设检验的DF检验法。由于图检验法具有较强的主观性,因此本研究采用ADF检验(AugmentedDickey-Fuller)。结果显示,(见表2)1990—2023年普通本专科招生规模原始序列在差分为0阶时,显著性P值大于0.05,不...
多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
现在,可以验证B1、B2和B3是平稳的,但B4是非平稳的(www.e993.com)2024年10月19日。也可以使用增广迪基-富勒检验来检查每个时间序列是否平稳,就像单变量时间序列一样。但请注意这不足以检查VAR过程的平稳性。需要再次强调VAR过程只是AR过程的多元版本(就像VMA过程一样),但由于有更多变量,我们必须考虑分量之间的相关性。
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
因为ARIMA模型要求数据是稳定的,所以这一步至关重要。2.1判断数据是稳定的常基于对于时间是常量的几个统计量:常量的均值常量的方差与时间独立的自协方差2.2python判断时序数据稳定平稳性检验一般采用观察法和单位根检验法。观察法:需计算每个时间段内的平均的数据均值和标准差。
基于ARCH模型的菜粕期货价格波动分析
表2显示,在1%、5%、10%的显著性水平下,菜粕期货价格收益率均通过了检验,可以拒绝原假设。检验结果表明,我国菜粕期货价格收益率数据序列没有发现单位根的存在,表明该序列是平稳型序列。为达到检验菜粕期货价格波动是否存在ARCH效应的目的,使用ARCH-LM检验方法对菜粕期货价格收益率进行数据检验,选用ARMA模型来拟合均值方...
R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动,预测VaR|附...
为了验证收益率的平稳性,我们使用了Dickey-Fuller检验,其中零假设表示非平稳时间序列。adf.test(ret)小的P值(<0.01)表明有足够的证据拒绝原假设,因此时间序列被认为是平稳的。Box-Jenkins方法对于时间序列分析,Box-Jenkins方法应用ARIMA模型来找到代表生成时间序列的随机过程的时间序列模型的最佳拟合。
通过Python 代码实现时间序列数据的统计学预测模型
d项,即积分项(integration),时间序列的差分预处理步骤,使其满足平稳性要求q:MA项,即移动平均项(movingaverage),将时间序列下一阶段描述为前一阶段数据平均过程中的残留误差的线性映射。该模型需要指定pdq三项参数,并按照顺序执行。ARIMA模型也可以用于开发AR,MA和ARMA模型。