R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32818 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 因此，本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 ...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-2
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1 https://developer.aliyun.com/article/1488197 模型预测 通常您会希望使用估计模型来随后预测条件方差。用于此目的的函数是 forecast 函数。该应...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 有许多软件包可以使我们能够估计波动率模型。我们还将使用该 qua...
R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现
本文为了说明回归树的构造（使用CART方法），考虑以下模拟数据集， > set.seed(1) > n=200 > X1=runif(n) > X2=runif(n) > P=.8*(X1<.3)*(X2<.5)+ + .2*(X1&l...
应用统计学与R语言实现笔记（番外篇三）——缺失值的相关系数分析
昨天刚好有位同学来咨询R语言里计算相关系数的一些问题，所以来谈谈关于缺失值的相关系数分析问题，主要是在R语言中如何处理含缺失值数据的相关系数分析。 1 问题描述 相关分析可以说是数据分析以及探索性分析的基础。一般拿到手的数据，起手先来一波相关分析。同学遇上的问题如下：类似如下的数据。这里的数据是我利...
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