Запитання з тегом «garch»

У галузі економіки (я думаю) у нас є ARIMA та GARCH для регулярно розподілених часових рядів, а Пуассон, Хоукс для моделювання точкових процесів, тож як щодо спроб моделювання нерегулярних (нерівномірно) проміжок часу - чи існують (принаймні) загальні практики ? (Якщо у вас є деякі знання з цієї теми, ви також …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

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 

Я використовую стандартну модель GARCH: rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} У мене різні оцінки коефіцієнтів, і мені потрібно їх інтерпретувати. Тому я цікавлюсь приємною інтерпретацією, так що собою являють γ0γ0\gamma_0 , γ1γ1\gamma_1 і δ1δ1\delta_1 ? Я бачу, що γ0γ0\gamma_0 - це щось на зразок постійної …

15 interpretation  garch 

Пояснюючи, чому некорельований не означає незалежних, є кілька прикладів, які передбачають купу випадкових змінних, але всі вони здаються такими абстрактними: 1 2 3 4 . Ця відповідь, здається, має сенс. Моя інтерпретація: Випадкова величина та її площа можуть бути неспорідненими (оскільки, мабуть, відсутність кореляції є чимось на зразок лінійної незалежності), …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Я натрапив на доказ одного з властивостей моделі ARCH, який говорить про те, що якщо , то { X t } є нерухомим iff ∑ p i = 1 b i &lt; 1, де модель ARCH:Е ( X2т) &lt; ∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{ Xт}{Xt}\{X_t\}∑pi = 1бi&lt; 1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Хт= σтϵтXt=σtϵtX_t …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat &lt;- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) &lt;- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Я встановив модель ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) до часового ряду цін журналу обмінних курсів AUD / USD, відібраних з однохвилинними інтервалами протягом декількох років, що дало мені більше двох млн даних, за якими можна оцінити модель. Набір даних доступний тут . Для наочності це була модель ARMA-GARCH, встановлена ​​для повернення …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance 

Я аналітик у фінансовій та страховій сферах, і коли я намагаюся підходити до моделей мінливості, я отримую жахливі результати: залишки часто нестаціонарні (в одиничному кореневому розумінні) та гетерокедастичні (тому модель не пояснює мінливість). Чи працюють моделі ARCH / GARCH з іншими видами даних, можливо? Відредаговано 17.04.2015 15:07 для уточнення деяких …

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

Я маю певний досвід моделювання часових рядів у вигляді простих моделей ARIMA тощо. Тепер у мене є деякі дані, які демонструють кластеризацію нестабільності, і я б спробував почати з встановлення на ці дані моделі GARCH (1,1). У мене є ряд даних і ряд змінних, на які я думаю, що вони …

10 r  regression  garch 

Я переглядаю надзвичайно нелінійні дані, для яких моделі ARMA / ARIMA не працюють добре. Хоча я бачу деяку автокореляцію, і підозрюю, що має кращі результати для нелінійної автокореляції. 1 / чи існує еквівалент PACF для кореляції рангів? (в R?) 2 / чи існує еквівалент моделі ARMA для нелінійної / рангової …

9 r  correlation  nonparametric  garch  arma