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python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析

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全文链接：https://tecdat.cn/?p=34123 分析师：Yuyan Wang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会（点击文末“阅读原文”了解更多）。 解决方案 任务/目标 ...

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

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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...

大数据之R语言速成与实战

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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

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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语言单位根、协整关系Granger因果检验、RESET分析汇率在岸和离岸数据时间序列

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32188 单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 检验的目的在于更好的分辨数据特性、甄选模型，以达到或能预测或能证实因果关系或否定以上两者的结果。 单位根检验 ...

R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性

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报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 分析思路 1.利用这么多天的数据...

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

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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

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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Pearson相关性分析降雨量和“外卖”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

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它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。 我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于谷歌搜索词热度和外卖的分析应用程序。 数据准备 我们需要来检验英国下雨量和人们在谷歌上搜索外...

R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585 Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示...

R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI...

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