r语言模型序列的相关内容

R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化

本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频 ...

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）...

大数据之R语言速成与实战

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R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。我们以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。利用该模...

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动...

数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的，而且必须是服从零均值、方差不变的正...

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合...

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： .....

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类...

R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列

金融风险是指由于经济活动的不确定性、市场环境的变化、决策的失误等因素的影响，导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性。 VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险，可以评估复杂的金融产品、反映风险的敏感，在合理的范围内规避风险，是量化市场风险行之有效的工具。文章将帮助客户采用风险价值VaR模型定量刻画风...

R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

在对上证指数、印花税收入联动性预测时，我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。读取所有数据 ...

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更新时间 2024-05-07 16:57:57

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