R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

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语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

请注意,你的大学正在升级!全球高校AI“进化”,上海交大的“AI+HI...

图说:上海交大学生利用VR、AR技术体验风景园林设计效果来源/采访对象供图(下同)这学期,上海交通大学外国语学院新开一门“语言数据科学”微专业,教R语言、Python编程、机器学习,“文科生”不仅要学会“写代码”,还将学会运用计算机和人工智能技术赋能语言学的学习和研究。这是改革升级后的外国语言学专业核心课程之一,...

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

R<-na.omit(diff(log(P))*100)然后,我们绘制数据自相关。##Box-Ljungtest##data:Brent.r##X-squared=32.272,df=14,p-value=0.003664纯随机性检验,p值小于5%,序列为非白噪声点击标题查阅往期内容01020304拟合我们的第一项任务是ARMA-GARCH模型。指定普通sGarch...

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

第二个回归,Rj,t-1用sp5r做,Xj,t-1是sp5r用ar(1)-garch(1,1)回归的残差平方项,其他和第一个回归一样,Ri,t-1用rtn的数据均值方程和方差方程:其中Rt1是对应市场中市场指数的收益,X是基于基准模型的对应股票市场的平方残差:ame(Dat,(fit3@model$residuals[,1])^2)replicate(7,xspec))fit...

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

可以通过上面的过程观察到我们计算了各种ARIMA模型的AIC,并且我们推断出合适的模型是二阶自回归(AR(2))。估计为了估计参数的系数,我们使用最大似然。使用ARIMA(2,0,0)作为选择模型,结果如下:model因此,该过程可以描述为:rt=0.0437??rt??1??0.0542??rt??2+??t其中??t是白...

AR语言教育类应用《Mondly》替代传统学习所需要的课本

据了解,MondlyAR是一款关于语言的教育类应用程序,它通过AR技术替代了传统学习所需要的课本(www.e993.com)2024年11月25日。并通过与谷歌的合作,这款应用中的AI角色能够通过各种有趣的视觉效果和3D模型,引导用户学习多达33种不同的语言基础。据悉,应用中的AI教师还会向学习者提出问题,学习者需要口头回答该问题的答案,这样不仅可以增加用户理解该语...

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

R<-na.omit(diff(log(P))*100)然后,我们绘制数据自相关。####Box-Ljungtest####data:Brent.r##X-squared=32.272,df=14,p-value=0.003664纯随机性检验,p值小于5%,序列为非白噪声点击标题查阅往期内容GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计...

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model

p:AR模型系数family:(在GLM的情况下)概率分布族#马尔可夫转换模型#AICBIClogLik#3038.8463101.397-1513.423#Coefficients:#Regime1#EstimateStd.ErrortvaluePr(>|t|)#(Intercept)(S)69.32634.060617.0729<2e-16***...

结合案例,谈谈如何进行时间序列分析

其实在这一步有一种偷懒的办法就是利用R语言中的auto.arima”函数可自动筛选出p,q,但还是希望大家能够了解背后的逻辑。模型确定好之后可以利用R语言中的forecast函数预测未来N期的销量,至此小毛的预测工作终于可以告一段落了。本次分享到此结束,欢迎大家批评指正~...

视频| 论文最爱的变分自编码器( VAE),不了解一下?

由于第一部分专注于文本挖掘,我没有在这里提供代码,但是如果你愿意的话,数据集是可以在这里下载。导入类库读取数据从csv文件中有几种方式读入数据,我倾向于使用read.csv()加载数据框架,即歌词、发布年份、Billboard排名位置。需要注意的是,默认情况下,R语言把所有的字符串转换成因子。这可能会导致下游问题,但是...