时间序列结构变化分析:Python实现时间序列变化点检测

差分法能够有效消除许多类型的非平稳性,使得后续的分析和建模工作更加可靠。虚拟变量法另一种处理变化点的方法是引入虚拟变量。这种方法在变化点之前赋值为0,之后赋值为1,从而在模型中显式地表示结构变化。虚拟变量法允许模型捕捉变化前后的不同行为,提高了模型的灵活性和准确性。区制转换模型对于暂时性变化,区...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

增大样本容量:通过增加样本量来降低自变量之间的相关性。变换模型形式:尝试使用不同的模型形式(如非线性模型、交互项等)来降低共线性。回归系数的有偏估计:采用岭回归(RidgeRegression)或主成分回归(PrincipalComponentRegression)等方法来估计回归系数,这些方法在自变量高度相关时仍能提供较为稳定的估计结果。在处...

基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

因此,需要对原始价格指数进行取对数和差分处理(如式1),将其转换为稳定性序列,以确保后续分析的可靠性。DLNPt是一阶差分后的当归价格指数,Pt第t月的价格指数,Pt-1为变量第t-1月的价格指数完成稳定性序列处理后,对当归价格指数原始序列(P)以及一阶差分后的序列(DLNP)分别进行平稳序列单位根ADF检验。通过对比可...

如何检测时间序列中的异方差(Heteroskedasticity)

解决时间序列异方差问题的一个常用方法是对数据进行变换。对时间序列取对数有助于稳定其可变性。下面是与之前相同的时间序列,但对其进行了对数缩放:序列看起来很稳定。我们对新的序列重新进行检验importnumpyasnptest_results=Heteroskedasticity.run_all_tests(np.log(series))#{'Breusch-Pagan':0.03...

我国黄金期货与黄金股票动态相关性实证研究

此外,上海黄金期货主力合约收盘价令为变量Q,A股黄金板块收盘价令为变量G。为消除异方差,对所有变量取对数,分别为变量LQ、LG。各变量的描述性,见表1。通过变量描述,可以看出,黄金期货和A股黄金板块均呈非正态分布,尖峰有偏,满足时间序列的尖峰后尾的部分特征。

方差-协方差法VaR计量模型选择

第一,目前还没有最佳的理论方法估计衰减因子?姿(www.e993.com)2024年11月11日。在RiskMetrics中,?姿是通过最小化预测的均方误差(MSE)得到的。第二,衰减因子应该是随时间显著变化的,所以将衰减因子定义为常数是不适当的。(二)单变量GARCH及其改进模型Engle提出了ARCH模型对方差进行建模。Bollerslev将ARCH模型推广,发展成广义的ARCH模型,即GARCH...

从六方面看股指期货与A股市场波动性关系

上表为沪深300指数收益率异方差检验结果,其统计量对应概率值显著小于置信水平,所以拒绝不存在异方差的原假设,不能再使用普通最小二乘法进行回归分析,应当采用GARCH族模型来消除异方差性。(六)ARMA-GARCH模型分析前面已经得出结论,沪深300指数收益率序列存在4阶、6阶自相关性,并且具有异方差性。ARMA(6,6)模型可以...

【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...

压缩估计类算法更适用于构建目标波动组合,虽然部分样本协方差方法对于原始组合亦有不同程度改进,但总体而言改善效果不及压缩估计模型。这可能是由于模型本身消除历史信息无效性的需求较低所导致的。风险提示:模型根据历史规律总结,历史规律可能失效。报告中涉及到的具体资产、股票不代表任何投资意见,请投资者谨慎、理性地...

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV|附代码数据

存在多种统计方法来衡量收益序列的历史波动率。高频数据可用于计算低频收益的波动性。例如,使用日内收益来计算每日波动率;使用每日收益来计算每周波动率。还可以使用每日OHLC(开盘价、最高价、最低价和收盘价)来计算每日波动率。比较学术的方法有ARCH(自回归条件异方差)、GARCH(广义ARCH)、TGARCH(阈值GARCH)、EGARCH...

2022上半年自考计量经济学真题试卷

16.使用最小二乘法对有限分布滞后模型进行参数估计时,最大滞后长度K可以A.依据最小二乘准则确定B.依据方差最小准则确定C.依据统计显著性确定D.依据调整的判定系数最大准则确定17.有限分布滯后模型中时间序列资料的序列相关问题就转化为A.异方差问题...