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股票收益率预测及风险与收益关系研究―――基于ARMA-GARCH模型和高频数据 (2013年)
以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1 ,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1 ,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。
2022-01-09 12:09:06
591KB
自然科学
论文
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arma模型matlab代码-py-ARFIMA:该python存储库允许使用自回归分数积分移动平均值(ARFIMA)模拟时间序列
arma模型matlab代码py-ARFIMA 此Python代码是在我在LARIS()实习期间开发的。 该代码已改编自Simone Fatichi()的Matlab代码ARFIMA Simulations。 正如Boris Podobnik和H. Eugene Stanley:“去趋势互相关分析:一种用于分析两个非平稳时间序列的新方法”(2008)()所述,仅对该代码进行了测试,以生成信号。 即,对于固定为N的信号,固定为0 <d <0.5,正常的随机噪声:er = np.random.normal(0,1,N)并且没有其他输入。 此python代码实现了一个函数来生成ARFIMA(自回归分数整数移动平均值)模型。 这些模型概括了ARIMA(自回归综合移动平均线)和ARMA(自回归移动平均线)模型。 ARFIMA模型允许使用差分参数的非整数值,并且在建模具有较长内存的时间序列时很有用。 该模型通常表示为ARFIMA(p,d,q)模型,其中d是微分参数,p和q分别是模型的自回归和移动平均部分的顺序。 此包使用numpy包()
2022-01-05 21:59:08
3KB
系统开源
1
对于ARMA(p,q)模型定阶-时间序列简介
(3)对于ARMA(p,q)模型定阶 例如:在ARMA(p,q)和ARMA(p-1,q-1)选择。 *
2021-12-29 15:31:06
1.41MB
时间序列
1
基于ARMA模型的中国钢铁价格预测研究
基于ARMA模型的中国钢铁价格预测研究,刘斌,盖如栋,文中用ARMA模型,对1995年至2005年全国钢铁综合价格进行时间序列分析,用MATLAB软件检验模型的可行性,并进行预测应用。结果表明,基于
2021-12-25 23:54:10
273KB
首发论文
1
基于ARMA的时间序列分析
代码数据是基于ARMA模型,对一组海浪高度数据的时间序列(内含一数据文本文件),进行时间序列分析及预测拟合,代码中对于特别位置均有注释说明,便于学习理解
2021-12-25 23:42:47
3KB
ARMA
MATLAB
1
基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计
基于SVD_TSL算法的ARMA模型的参数估计
2021-12-21 21:30:25
2KB
SVD_TSL
ARMA模型
参数估计
1
时间序列分析的工程应用(第二版上)
主要ARMA模型的建模,参数估计,定阶,时域频域特性
2021-12-21 16:54:09
6.46MB
时间序列分析的工程应用
ARMA
电子版
pdf
1
R语言进行时间序列分析
利用R语言对化学浓度读数数据进行时间序列分析,建立了ARMA模型。附有全部代码以及相关数据集。
2021-12-21 02:54:18
2KB
R语言
时间序列分析
ARMA模型
1
matlab代码arma-grasta_mex:GRASTA的Mex版本(Grassmannian鲁棒自适应子空间跟踪算法)
Matlab程式码GRASTA_MEX GRASTA的Mex版本(Grassmannian鲁棒自适应子空间跟踪算法) GRASTA是一种用于低秩子空间跟踪的有效在线算法,对于高度不完整的信息和稀疏的异常值都具有鲁棒性。 该项目为Matlab提供了C ++源代码及其mex接口。 我们代码的主要依赖项是Armadillo()。 因此,您应该首先下载最新版本的Armadillo,然后根据Armadillo的说明正确安装。 然后打开Matlab并找到我们的grast_mex目录,运行make_mex.m脚本,它是一个简单的编译行,如下所示: 混合-O -I / usr / local / include grasta_mex.cpp grasta.cpp admm_solvers.cpp (您可以将“ / usr / local / include”更改为犰狳的路径,例如-I./armadillo.4.2.3) 成功编译mex文件后,您可以运行demo.m来测试可靠的子空间恢复问题。 #参考文献[1] Jun He,Laura Balzano和John CS Lui。 从部分信息进行在线鲁棒子
2021-12-20 09:57:18
17KB
系统开源
1
arma模型的特性
对于初学者,给予对arma的详细解释,全面了解arma特性和原理
2021-12-14 14:02:49
1.02MB
arma
模型
特性
1
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