探究基差策略在企业套保过程中的量化规则

因此,在确认相关样本组具备线性回归关系的前提下,暂停对线性回归方程的修正计算。[基差正态分析]根据已获知的样本组之间的线性回归关系,去除异常值后的残差应当具备正态分布特性。推理可知:注:假设测算日为实际日的下一个交易日;A=(b-1)/b,B=(b-1)/b×Y现货价实际+a/b,A和B均为常数。根据上述推导...

每个问题的答案都是贝叶斯模型比较,假设竞争

使用B(??)表示多元beta函数,我们得到(Fristonetal.,2017a):如果我们开始用更简单的先验信念观察结果,这个方程返回了我们将观察到的自由能差异。这提供了接受或拒绝由浓度参数编码的替代假设(或简化模型结构)的标准。例如,如果生成模型包含从离散(未知)原因到(已知)结果的似然矩阵映射,则可以使用分类分...

VWAP 订单的最佳执行方法:随机控制法

特别地,u^(s)为正当且仅当X^(s)<??b(s)2γa((ss))??c(s)时。事实上,如果我们持有的X^(s)较低,我们将进行购买以接近我们的目标,而对于较高的X^(s),暂时减少持有以接近γ(s)可能是有益的。这导致我们通过以下方式定义边界。一个关键的实际要求是,对于最初的购买计划(即当我...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

如果我们可以将VMA(q)过程写成如下的自回归表示,则称其为可逆的:??+(B)是伴随矩阵。我们可以推导方程(4)如下:如果随机过程(Z??)是可逆的,它就有一个无限自回归表示(AR(∞))。如果行列式方程|??q(B)|=0的所有根满足单位圆外,则该序列是可逆的。3、向量自回归过程(VAR)向量自回归(VAR)过程...

线性回归方程公式

1线性回归方程公式线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程公式求法:第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:x_=(x1+x2+x3+...+xn)/ny_=(y1+y2+y3+...+yn)/n第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)...

人人都能看懂的EM算法推导

(4)解似然方程,得到的参数(www.e993.com)2024年11月25日。1.1.5极大似然函数的应用应用一:回归问题中的极小化平方和(极小化代价函数)假设线性回归模型具有如下形式:,其中,误差,如何求呢?最小二乘估计:最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值和观测值之差的平方和最小,其推导过程如下所示:...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。我们以一元线性回归为例,它只有一个自变量,其模型可以表示为:上述公式是基于样本得到的结果,b0和b1均为统计量。若该公式拓展到总体人群,则为:值得注意的是,这里x是真实的变量值x,而y带了一顶帽子,并非是y的真实值,而是成为y的预测值或者估计...

线性回归模型与最小二乘法(附python源码)

为了好理解,先从简单的情况开始,即一元线性回归。2.1、利用方程组来解系数假设因变量和自变量可用如下函数表示:对于任意样本点有误差误差平方和那什么样的a和b会使得误差平方和最小呢?上面是求最值的问题,我们会想到导数和偏导数,这里在偏导数等于0的地方能取到极值,并且也是最值。

深度学习和机器学习的线性代数入门

矩阵乘法在线性回归中的应用通过多种特征可以预测房屋价格。下表展示了不同房屋的特征及其价格。不同房屋的特征及其价格特征变量与目标变量令:特征及其系数房价预测函数转置矩阵对于矩阵A∈R^m*n,有矩阵B∈R^n*m满足b_ij=a_ij,称为A的转置,即B=A^T。

考虑税率因素的债券贴现模型优化研究

其中,C、y、N为自变量,ycb为因变量。从上文结果可以看出,代数法逼近精确值计算过程非常复杂,在行业实践中一般使用简化方法进行估算,估算方法行业内大部分使用线性回归和比值。因存在3个自变量,最多可能存在三元线性回归关系,比值法一般根据原始数据列比值的均值或根据经验给出。以下将对投资实践中常用的线性回归关系和...