三角插值matlab代码-missing_values_imputation:财务时间序列数据插补方法的实现。该项目是与Natixis进行数据

上传者: 38666527 | 上传时间: 2021-06-01 17:42:33 | 文件大小: 5.37MB | 文件类型: ZIP
三角插值matlab代码Natixis数据挑战 项目介绍 挑战的目的是在财务时间序列中估算缺失值。 财务数据通常可能不完整。 缺少值可能会影响从该数据构建的模型的性能。 此外,它可能对协方差矩阵有重大影响,而协方差矩阵是预测风险的基础。 用法 虚拟环境设置 在终端中运行以下命令以设置具有所有依赖项的环境 # Create a virtual environment python3 -m venv env # Activate the virtual environment source env/bin/activate # Install dependencies make 数据源 我们提供了1504个时间序列,这些时间序列的历史从2010年1月1日到2020年10月30日 327个股价和股票指数的时间序列 OAT债券价格的59个时间序列 111种汇率的时间序列 251时间序列利率 81个时间序列的商品价格 675个CDS利差的时间序列 数据中约有5%的观测值缺失。 探索性数据分析 显示隐藏缺失值类型 资产之间的相关性 缺失值比例的直方图数据模拟 为了测试模型性能,我们使用了两种方法来

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