R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： .....
【视频】什么是梯度下降？用线性回归解释和R语言估计GARCH实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23606 梯度下降是一种优化算法，能够为各种问题找到最佳解决方案（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 梯度下降是什么？ 梯度下降的主要功能是最小化成本函数。 这个定义很难理解，对吧？！ 好的，让我们通过一个例子来理解它。 假设我们有2个变量的...
R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29841 最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中，我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 熟悉传统非参数核平滑方法的人会明白，这些方法假定基础数据本质上是连续的，但事实往往并非...
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？ 幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Boot...
R语言参数自抽样法Bootstrap：估计MSE、经验功效、杰克刀Jackknife、非参数自抽样法可视化自测题
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27695 参数引导：估计 MSE 统计学问题：水平(k\)修剪后的平均值的MSE是多少？ 我们如何回答它：估计从标准柯西分布（t 分布 w/df = 1）生成的大小为 20 的随机样本的水平 kk 修剪均值的 MSE。目标参...
R语言广义矩量法GMM和广义经验似然GEL估计ARMA、CAPM模型分析股票收益时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27564 本文展示了如何通过矩量的广义方法和广义经验似然来估计模型。对这两种方法的理论方面进行了简要讨论，并通过经济学和金融学中的几个例子介绍了R语言。 介绍 自Hansen ( 1982 ) 以来，广义矩量法 (...
数据分享|R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26932 在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据进行变量选择（例如，在逻辑回归中使用一些逐步过程），然后，一旦选择了变量，就将模型拟合到剩余...
数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26915 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。 ...
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26678 在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续序列重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。 第一个随机波动率模型 令 yt ...
R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k...
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