R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列|附...

模型AICloglikelihoodARMA(1,0)6880.5-3437.26ARMA(0,1)9346.89-4670.44ARMA(1,1)6882.5-3437.25ARMA(2,1)6884.2-3437.12ARMA(1,2)6904.7-3447.35ARMA(2,2)6883.6-3435.84ARMA(3,1)6899.1-3443.58ARMA(1,3)7096.61...

阈值向量误差修正模型TVECM对汇率金融时间序列数据分析|附数据代码

AIC(tvecm)BIC(tvecm)首先,我们计算了TVECM模型的AIC值,得到的结果为-24721.16。AIC值越小,表示模型对数据的拟合度越高,同时模型的复杂度也相对较低。在这个案例中,AIC值显著为负,表明我们的TVECM模型对数据具有优异的拟合效果。接着,我们也计算了TVECM模型的BIC值,结果为-24584.57。与AIC类似,BIC值也用于...

【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析

copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数,通常称为边缘。在本视频中,我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数,并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。视频:Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析为什么要引入Copula函数?当边缘分布(即每个随机...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动,预测VaR|附...

2.R语言时变参数VAR随机模型3.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究4.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较6.R语言用向量自回归(VAR)进行经济数据脉冲响应7.R语言实现向量自动回归VAR模型8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型9.R...

数据|一文读懂回归分析

比较不同模型的拟合优点,我们可以分析不同的指标参数,如统计意义的参数,R-square,调整R-square,AIC,BIC以及误差项,另一个是Mallows’Cp准则。这个主要是通过将所选的模型与所有可能的子模型(或仔细挑选的一组模型)进行对比,检查可能出现的偏差。