...市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码...
2022年11月1日 - 搜狐
*拒绝了标准化残差的经验和理论分布相同的Pearson拟合优度检验原假设_注意_:ARMA(1,2)+eGARCH(1,1)拟合还提供统计上显着的系数,标准化残差内没有相关性,标准化平方残差内没有相关性,并且正确捕获了所有ARCH效应。但是,偏差检验在5%时不如ARMA(2,2)+eGARCH(1,1)模型令人满意。进一步显示诊断图。我们...
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如何用Julia做数据统计?这里有一本全面教材(附代码图示)
2019年7月29日 - 百家号
本章从总均值的标准t检验开始,然后介绍两种均值比较的假设检验。然后,进行方差分析(ANOVA),以及检查独立性和拟合优度的假设检验。接下来向读者介绍功率曲线。本章最后介绍了一个很少涉及到的性质,即p值的分布。第8章介绍了最小二乘和统计线性回归模型。它首先介绍最小二乘法,然后进入线性回归统计模型,包括...
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使用MATLAB工具箱进行BP神经网络预测
2022年9月19日 - 网易
绿色圆圈代表最好的拟合优度时所对应的迭代次数。点击regression,当所有的R都大于0.9,说明训练结果好。如果不都是大于0.9的,可以在上一个界面进行retrain,直到都大于0.9为止。然后选择Next在下一个界面中,全部默认即可。直接Next在下一个界面中,MATLABfunction可以生成函数代码,用在论文当中;NeuralNetworkDia...
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