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搜索资源列表

  1. Time series

  2. 时间序列分析：河流流量分析。运用高级时间序列分析：ARIMA， GARCH等方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kiwimecca

  1. 基于garch方法的网络流量预测 毕业论文

  2. _基于garch方法的网络流量预测 _基于garch方法的网络流量预测 内含毕业论文（格式规范），用户使用手册，英文论文翻译

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：dreamjacky

  1. VaR 风险价值 GARCH

  2. 在这项工作中，提出了一种新的方法来表达过程中大量的场景组成的风险的主要风险指标的形式，以防止潜在的损失严重的工业意外发生。该方法包括：1）一个投资组合CPQRA（或QRA），2）有形货币化与风险的制作，包含风险评估损失的时间）的利用价值最高的投资组合，在风险损失估算方法4）列入了使用FN曲线，以及5）新一代的F$ -有形风险曲线。拟议的方法可以帮助我们理解，特别是通过执行整体的成本效益分析风险的利害关系，为确定最危险的情况，并确定关键设备，以便更好的风险知情的决策，以便采取适当的风险缓解措施。

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2011-04-11
    • 文件大小：327680
    • 提供者：mumu1234567

  1. 基于非参数GARCH模型的一种波动率估计方法

  2. 基于非参数GARCH模型的一种波动率估计方法基于非参数GARCH模型的一种波动率估计方法基于非参数GARCH模型的一种波动率估计方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-29
    • 文件大小：192512
    • 提供者：yanhui0124

  1. Analysis of Financial Time Series

  2. 时间序列的经典书籍，分析了传统的金融建模方法，AR,MA,ARIMA，GARCH等经典模型，quant 学习的参考材料

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：u014570979

  1. 量化投资以Python为工具

  2. 《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交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：jisuran

  1. covar和VaR用Eviews

  2. Eviews计算CoVaR的步骤，分位数回归方法和GARCH方法。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2018-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42736540

  1. 综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法研究

  2. 针对现有基于时间序列的瓦斯浓度预测方法存在算法复杂、预测步长较短等问题，根据瓦斯浓度历史监测数据的随机性与时序性，提出了一种基于ARIMA+GARCH组合模型的综采工作面瓦斯数据时间序列预测方法。首先建立ARIMA预测模型，对瓦斯浓度数据进行平稳化处理，并确定模型的参数估计；然后在预测模型的可靠性通过检验后，针对ARIMA模型在预测过程中存在的均值回归问题，采用GARCH模型模拟ARIMA产生的拟合残差，并将模拟出的结果作为ARIMA模型中预测的噪声项，以此优化预测结果。测试结果表明，基于ARI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：731136
    • 提供者：weixin_38656395

  1. 基于格兰杰和GARCH模型对人民币即期与远期引导关系的研究

  2. 基于格兰杰和GARCH模型对人民币即期与远期引导关系的研究，原浩，杨常锴，本文采用格兰杰分析方法对2011年6月27日至2013年12月31日期间共919对人民币兑美元境内远期、香港离岸远期对境内即期汇率的引导作用进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：534528
    • 提供者：weixin_38676500

  1. 基于VaR－GARCH模型的沪铝期货市场风险实证研究

  2. 基于VaR－GARCH模型的沪铝期货市场风险实证研究，许浩，杜浩，本文运用了基于N、t、GED分布的TARCH模型和高阶GARCH模型对沪铝期货市场的风险VaR进行测度，并采用kupeic方法对不同模型的计算结果进行准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38575421

  1. 中国货币供应量与通货膨胀的实证关系研究--基于格兰杰与GARCH模型的分析

  2. 中国货币供应量与通货膨胀的实证关系研究--基于格兰杰与GARCH模型的分析，杨常锴，原浩，本文基于2007 年-2013 年中国的CPI 和M2 数据，使用格兰杰分析法分析两者关系， 并使用GARCH 模型验证波动效应，以考察不同计量方法对金�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-10
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38688352

  1. 我国股票市场与债券市场组合风险测量 --基于Copula-GARCH-EVT方法

  2. 我国股票市场与债券市场组合风险测量 --基于Copula-GARCH-EVT方法，周军，陈燕武，股票和债券是投资者进行投资组合的重要工具，股票市场与债券市场风险存在着复杂的相关关系。本文运用AR(1)-GARCH(1,1)模型分别提取两�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：432128
    • 提供者：weixin_38682076

  1. 基于GARCH族模型的我国股指期货风险价值研究

  2. 基于GARCH族模型的我国股指期货风险价值研究，何敏，，金融时间序列具有分布的厚尾性、波动的集聚性等特点，传统方法难以准确度量其风险。根据GED分布适合刻画资产收益的厚尾分布和GARCH�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_38607479

  1. 基于贝叶斯方法t-GARCH下的期权定价

  2. 基于贝叶斯方法t-GARCH下的期权定价 ，胡乐，李亚琼，本文采用贝叶斯方法，在t-GARCH波动率模型下研究了期权定价问题。采用了贝叶斯方法对t-GARCH模型进行了后验推断以及对期权价格的预测�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_38678300

  1. 利用GARCH模型研究股票的买卖时机

  2. 利用GARCH模型研究股票的买卖时机，杨栓军，曾海丽，本文通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析建立了GARCH模型，此模型较好的描述了股票价格的条件异方差性，同时用此方法对股票�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：446464
    • 提供者：weixin_38590567

  1. 基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测

  2. 基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测，李育锋，严定琪，本文运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析，得到了收益率序列尖峰厚尾性和异

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 基于Copula-GARCH方法的投资组合MaxVaR与VaR计算

  2. 基于Copula-GARCH方法的投资组合MaxVaR与VaR计算，李育峰，，MaxVaR与标准VaR方法相比，不只考虑期末的风险，还考虑持有期内的风险，它是盯市环境下的有力的风险度量工具。Copula函数广泛的应用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_38734269

  1. Inference for a nonstationary process with linear GARCH errors

  2. 线性GARCH误差项的单位根回归模型，张荣茂，，设yt= μ+φyt-1+ut and ut= d(L) εt=∑∞l=0 dlε-l,d0=1,d(1)≠0,其中Y0=0,μ=0, -1<φ≤1, εt为一自回归异方差过程(GARCH(1, 1)). 本文利用最小二乘估计方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38631282

  1. 马尔科夫转换-GARCH模型参数估计方法的研究和探讨

  2. 马尔科夫转换-GARCH模型参数估计方法的研究和探讨，马艳青，黄光辉，金融市场波动可能存在结构变化，经典的GARCH模型由于系数保持不变，不能反映该结构变化，使得波动的预测不够准确。本文将马尔科夫�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：455680
    • 提供者：weixin_38738422

  1. 数学方法-体系介绍

  2. GARCH 模型等数学体系介绍。 字数不多，内容在精

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2016-03-05
    • 文件大小：587776
    • 提供者：jackycai1983
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