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...

大数据之R语言速成与实战

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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...

R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化

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全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105  在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数(点击文末“...

数据分享|R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化

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全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26105 在本文中,潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的...

R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|数据分享

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=26105  潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法,用于描述生命过程中的暴露,它将异质人群简化为同质模式或类别。然而,对于给定的数据集,可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。 本文说明了LCTM的基...

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

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

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...

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