本文的知识点:使用excel求解GARCH模型的系数,以GARCH模型为例,主要采用的是极大似然估计法MLE. 同时给出了R语言的输出结果作为对照验证.     参考了:http://investexcel.net 原始文档 PPT: excel: null

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

ARCH模型的基本思想 ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下,某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布.该正态分布的均值为零,方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差).并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归).这样就构成了自回归条件异方差模型. 由于需要使用到条件方差,我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式,而是采取下面的表达方式,以便于我们把握模型的精髓.见如下数学表达: Yt = βXt+εt (1)其中, Yt为被解释变量, Xt为解释变量, εt

本文在Creative Commons协议下发布. 简介 瞬息万变的金融市场开发出了太多的金融产品,产生了太多的计算问题,这对于 Fintech 来讲:无论是计算能力上的,还是软件设计上的是一个巨大的挑战. QuantLib 是一个免费.开源的软件库,旨在为量化金融计算提供一个统一的.综合的软件框架.QuantLib 的源代码由 C++ 编写,得利于 C++ 在面向对象和泛型编程方面强大的表现力,以及C++对贴近底层所带来的出众执行效率,QuantLib 一方面可以清晰地描述各种复杂的金融产品,

目录 创建一个时间序列 pd.date_range() info() asfred() shifted(),滞后函数 diff()求差分 加减乘除 DataFrame.reindex() 通过data_range指定时间序列的起止时间 通过as.fred()指定时间序列的间隔 interpolate() resample() 补充一个绘图的参数 first() pct_change() pd.contact() agg() rolling window functions. rolling()

下载iso镜像: ISO镜像下载地址链接: http://pan.baidu.com/s/1i31bu5J 密码: obo1 单独破解文件下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c0CGQsw 密码: h98h安装及破解步骤1) 运行"X:\setup.exe"或者运行 "X:\bin\win32\setup.exe" (如果你想在64位操作系统上安装32位的MATLAB)2) 选择 "install manually without

目录 QuantLib 金融计算--QuantLib 入门 简介 主要功能 安装与使用 学习指南 The HARD Way The EASY Way QuantLib 金融计算--QuantLib 入门 简介 纷繁复杂.瞬息万变的金融市场开发出了太多的金融产品,产生了太多的计算问题,这对于 Fintech 来讲是一个巨大的挑战,无论是计算能力上的,还是软件设计上的.好在开源软件界从来都不缺少英雄,QuantLib 正是其中的佼佼者. QuantLib 是一个免费.开源的软件库,旨在为量化金融计算

在当下,人工智能的浪潮席卷而来.从AlphaGo.无人驾驶技术.人脸识别.语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营.用户洞察.企业征信.智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求.Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注.数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析. 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象.解释型免费开源高级语言.它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的

笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()--fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)--lag表示输出滞后n阶的白噪声检验统计量

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记 笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)

1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列. ARMA时间序列分为三种: AR模型,auto regressiv model MA模型,moving average model ARMA模型,auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性,因此可以通过它的一个样本估计自协方差函数及自相关函数. 2 ARMA.AR.MA模型的基础知识(略) 3 例:随机模拟下列序列,样本容量10000,其中样本符合均值

通用类: public enum DataTypeEnum { Int = , Float = , Double = , String = , DateTime = , Date = } public class ExportFieldInfo { /// <summary> /// 字段名,用于反射获取值 /// </summary> public string FieldName { get; set; } /// <summary> /// 中文名,用于导出标题

VS:SSAS设计多维设计模型: 数据源视图.dsv: 数据源视图表,名称命名规范:vw_表名(事实表_F_/维表_D_),

一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC), 表格中百分数省略%

系列目录 前言 上一节使用了LinqToExcel和CloseXML对Excel表进行导入和导出的简单操作,大家可以跳转到上一节查看: ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(63)-Excel导入和导出 本节演示一些比较复杂的模型场景 情景 上次的场景:(标准的Excel表格格式) 制定的场景:(指定表模的场景,多张sheet,不是横排的形式) 实现 实现思路:利用LinqToExcel循环读取Sheet,再循环读取Sheet指定单元格的内容 (其实Excel是一个二维数