噪声方差matlab代码自适应GP Matlab 的完全非平稳、异方差高斯过程的实现。 平方指数核的三个关键组成部分——信号方差、长度尺度和噪声方差——都被建模为具有单独 GP 先验的函数。 梯度下降和后验的 HMC 采样支持 MAP 和完全后验解决方案。 目前只支持单变量数据。 简单示例（有关更多信息，请参阅 /demos） addpath code addpath data load datasets x = Dl.x; y = Dl.y; gp = nsgp(x, y, 'lso', 'grad'); plotnsgp(gp,true);

计算 Newey-West 调整的异方差序列一致标准误差。 允许选择滞后长度或（默认情况下）根据 Newey-West(1994) 插件程序选择最佳滞后长度。

用R语言对非平稳且异方差的时间序列进行分析，采用ARIMA-GARCH模型方法

TESTHET 测试异方差是否会影响数据。 需要“regstats”和“chi2cdf”（统计TB）。 PVAL = TESTHET(RES, X, WHICHTEST, YHAT) 输入： - Res：通过在 x1、x2 等上回归 Y 获得的残差...(1) 它可以是一个数字 'n×1' 向量或一个 'n×p' 矩阵，其中 'p' 残差来自不同的回归。 obs的#。 是'n'。 - X：怀疑导致异方差的预测因子。 不一定是（1）中的所有那些。 与 Res 格式相同。 - 哪个测试：在格式字符串中选择的测试。 一种。 Breush-Pagan，Koenker mod。 --> -BPK 湾白色 --> -W C。 怀特，伍尔德里奇 --> -Ws [可选的] - Yhat：仅用于“-Ws”测试。 来自 (1) 的拟合值。 与 Res 格式相同。 输出： 具有 p 值的“1×p”数组。

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数学建模-条件异方差模型对上证指数的实证研究.zip

旨在捕获、建模和预测股票行为的学术项目

R语言_异方差问题_R语言实例分析_内附R代码_分析数据见资其它资源.pptx

【原创】R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差数据分析报告论文（代码数据）.docx

多元广义自回归条件异方差模型（GARCH），即多元GARCH或MGARCH。用于多元建模及预测。