Запитання з тегом «finance»

Я збентежений. Я не розумію різницю ARMA та GARCH-процесу .. для мене є однакові ні? Ось процес (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} А ось ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t + \sum_{i=1}^p \varphi_i X_{t-i} + …

42 arima  garch  finance 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Моя подруга нещодавно влаштувалася на роботу, займаючись продажами та торгівлею у великому банку. Захоплена своєю новою роботою, вона вважає, що вона може передбачити, чи будуть запаси в кінці місяця збільшені чи менші, ніж шанси (вона вважає, що може це зробити навіть з 80% точністю!) Я дуже скептичний. Ми домовились провести …

19 probability  forecasting  finance 

За винятком того, що прибуток може бути негативним, тоді як ціни повинні бути позитивними, чи є якась інша причина моделювання цін акцій як нормального розподілу журналу, але моделювання повернення акцій як нормального розподілу?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

Я намагаюсь перевірити нульовий проти локальної альтернативи для випадкової змінної , за умови легкого та середнього перекосу та куртозу випадкової величини. Виконуючи пропозиції Вілкокса у «Вступі до надійної оцінки та тестування гіпотез», я переглянув тести, засновані на підстриженому середньому, медіані, а також М-оцінці місця розташування (одноетапна процедура Вілкокса). Ці надійні …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

Я відкриваю дивовижний світ таких під назвою "прихованих моделей Маркова", які також називаються "моделями перемикання режимів". Я хотів би адаптувати HMM в R для виявлення тенденцій та поворотних моментів. Я хотів би побудувати модель якомога загальнішою, щоб я міг її протестувати за багатьма цінами. Хтось може порекомендувати папір? Я бачив …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Як варіант, передбачити валютні ринки. Я знаю, що це може стати досить складним, тому в якості вступу я шукаю простий алгоритм прогнозування, який має певну точність. (Це для магістерського університетського проекту, який триває чотири місяці) Я читав, що багатошарова нейронна мережа може бути корисною. Будь-які думки з цього приводу? Крім …

15 machine-learning  finance 

У дослідженнях фінансової економетрії дуже часто досліджується взаємозв'язок між фінансовими часовими рядами, які набувають форми щоденних даних . Змінна часто робиться , наприклад, приймаючи різницю журналу; ln ( P t ) - ln ( P t - 1 ) .Я( 0 )Я(0)I(0)ln( Ст) - ln( Ст - 1)ln⁡(Пт)-ln⁡(Пт-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) Однак щоденні …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Я збираюся використовувати модель ARMA-GARCH для фінансових часових рядів і цікавився, чи повинна серія бути нерухомою перед застосуванням зазначеної моделі. Я знаю, щоб застосувати модель ARMA, серія повинна бути нерухомою, однак я не впевнений у ARMA-GARCH, оскільки я включаю помилки GARCH, які передбачають кластеризацію нестабільності та нестабільну дисперсію, а отже, …

14 time-series  finance  arma 

Чи може хтось дати визначення перерізу в «поперечному перерізі повернення запасів»? Спасибі

13 finance  cross-section 

Я намагаюся зрозуміти, як використовувати машинне навчання для прогнозування фінансових часових серій 1 або більше кроків у майбутнє. У мене є фінансові часописи з деякими описовими даними, і я хотів би сформувати модель, а потім використовувати модель для прогнозування n-кроків вперед. Що я робив поки що: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Дослідження подій широко поширені в економіці та фінансах, щоб визначити вплив події на ціну акцій, але вони майже завжди базуються на частоталістичних міркуваннях. Регресія OLS - протягом еталонного періоду, що відрізняється від вікна події - зазвичай використовується для визначення параметрів, необхідних для моделювання нормальної віддачі для активу. Потім визначається статистична …

11 bayesian  econometrics  finance 

Я намагаюся зрозуміти всю дисперсію / строкову помилку часового ряду фінансових доходів, і я думаю, що я застряг. У мене є серія щомісячних даних про повернення запасів (назвемо це ), яка очікувала значення 1,00795 та дисперсію 0,000228 (std. Dev - 0,01512). Я намагаюся обчислити найгірший випадок щорічної віддачі (скажімо, очікуване …

11 time-series  variance  independence  finance 

Я шукаю рекомендації для книг з кредитування. Мене цікавлять усі аспекти цієї проблеми, але в основному: 1) Гарні особливості. Як їх побудувати? Які виявились хорошими? 2) Нейронні мережі. Їх застосування до проблеми скорингу кредиту. 3) Я вибрав нейронні мережі, але мене цікавлять і інші методи.

11 references  finance  credit-scoring