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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方 阅读全文
posted @ 2021-10-17 14:49
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23982 原文出处：拓端数据部落公众号 在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。月度零售销售、每日天气预报、失业数据、消费者情绪调查等都是时间序列数据的经典示例。事实上，自然界、科学、商业和许多其他应用中的大多数变量都依赖于可以在固 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:52
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973 原文出处：拓端数据部落公众号 R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。 作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作，只需几行代码。 有价证券数据矩阵在这里 D=read.table("secu 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:49
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23955 原文出处：拓端数据部落公众号 关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。Apriori算法是一种流行的关联规则挖掘和频繁项集提取算法，在关联规则学习中有应用。它旨在对包含交易的数据库进行操作，例如商店客户的购买（购物篮分析）。 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:23
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原文链接 http://tecdat.cn/?p=23947 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:21
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23940 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列是以固定时间区间记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。 内容 什么是时间序列？ 如何在 Python 中导入时间序列？ 什么是面板数据？ 时间序列的可视化 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:20
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23934 原文出处：拓端数据部落公众号 引言 在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。 指定一个均值方程（例如 ARMA，AR，MA，ARIMA 等）。 建立一个波动率方程（例如 GAR 阅读全文
posted @ 2021-10-17 11:14
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