摘要：
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据点预测 阅读全文
摘要：
R语言代写使用LASSO回归预测股票收益 阅读全文
摘要：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4224 分析复杂的季节模式 当时间序列数据的频率高于季度或月度时，许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍。 澳大利亚蒙纳士大学的研究人员在美国统计协会杂志（JASA）上发表了一篇有趣的论文，以及一个R程序，以处理这种情况 - 可称为“复杂的季节 阅读全文
摘要：
完整原文链接：http://tecdat.cn/?p=5421 本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。您可以在以下链接中找到以前的部分： 第1部分 ：时间序列建模和预测简介 第2部分：在预测之前将时间序列分解为解密模式和趋势 第3部分：ARIMA预测模型简介 阅读全文
摘要：
原文：http://tecdat.cn/?p=4516 线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。 线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简 阅读全文