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R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

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信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 本文使用了 R 语言...

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897  风险价值 (VaR) 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。VaR 可以定义为资产在给定时间段内以概率 θ 超过的市场价值损失。对于收益率 rt 的时间序...

大数据之R语言速成与实战

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R语言和QuantLib中Nelson-Siegel模型收益曲线建模分析

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Nelson-Siegel- [Svensson]模型是拟合收益曲线的常用方法。它的优点是其参数的经济可解释性，被银行广泛使用。但它不一定在所有情况下都有效：模型参数有时非常不稳定，无法收敛。 纳尔逊（Nelson）和西格尔（Siegel）在其原始论文中从远期利率入手，然后推导了收益率至到期曲线的公...

R语言实现 Copula 算法建模相依性案例分析报告

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copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。 ...

R语言实现有限混合模型建模分析

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介绍 有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。   模拟数据 首先，我们将模拟一些数据。让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0，另一个平均值为50，两者的标准差为5。 m1 <- 0 m2 ...

R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告

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copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。 ...

R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

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目录 什么是主题建模？ 获取和整理NASA元数据 制作DocumentTermMatrix LDA主题建模 探索建模 每个文档都属于哪个主题？ 将主题建模连接到关键字 NASA有32,000多个数据集，并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系，...

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