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R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析：格兰杰因果检验、脉冲响应与预测可视化

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汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 本文将帮助客户通过...

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为...

大数据之R语言速成与实战

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R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897  风险价值 (VaR) 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。VaR 可以定义为资产在给定时间段内以概率 θ 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的时间序...

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 介绍 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用 Box-J...

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-2

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R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-1 https://developer.aliyun.com/article/1489389 GARCH 实现 尽管残差的 ACF 和 PACF 没有显着滞后，但残差的时...

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-1

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R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-3

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灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)中国经济社会发展指标

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灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。 灰色关联度 灰色关联度有两种用法。该算法用于测量两个变量的相似性，就像\`cor\`一样。如果要评估某些单位，可以转置数据集。 ...

R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

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概要 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/Cv...

R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列

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自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。 ARCH模型 ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数（零），与我们迄今为止讨论的非平稳序列不同），但其条件方差不是。这样一个模型可以用公式1、2和3来描述。 ...

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