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R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（下）

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R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490539 我们最终可以比较静态误差和滚动误差： barplot(rbind(erro...

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=20015  本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。 均值模型 本节探讨条件均值模型。 iid模型 我们从简单的i...

大数据之R语言速成与实战

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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

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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

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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

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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...

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