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搜索资源列表

  1. Timeseries-homework-源码

  2. 第10单元-未来的日元 时间序列预测 在此笔记本中，我们加载历史美元兑日元汇率期货数据，并应用时间序列分析和建模来确定是否存在任何可预测的行为： 使用Hodrick-Prescott过滤器进行分解（将结算价格分解为趋势和噪声）。 使用ARMA模型预测回报。 使用ARIMA模型预测结算价。 使用GARCH预测波动率。 线性回归预测 在此笔记本中，我们构建了一个Scikit-Learn线性回归模型，以预测日元期货（“定居”）的收益以及滞后的日元期货收益和分类日历的季节性影响（例如，星期几或一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_42169245

  1. A_Yen_For_The_Future：日元的时间序列分析-源码

  2. 未来的日元 背景 大公司的财务部门通常在进行国际业务时处理外币交易。 结果，他们一直在寻找可以帮助他们更好地理解各种货币的未来方向和风险的任何东西。 对冲基金也对任何能使他们在预测货币走势方面保持一致优势的东西都非常感兴趣。 在此分析中，我将使用ARMA，ARIMA和GARCH模型测试我的数据，以便预测日元兑美元的未来汇率变动。 时间序列预测 以下内容已用于分析日元的历史数据： 时间序列预测线性回归建模 有待回答的问题 根据您的时间序列分析，您现在会购买日元吗？ 日元的风险会增加还是减少？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 专案-源码

  2. 您好，欢迎来到我的项目页面！ 我是克里斯蒂安（Cristian），他是定量经济学的研究生，对数据科学和分析充满热情。 我进入该领域的旅程始于4年前，当时我还是一名本科生，我们的微观经济学老师向我们展示了我们从数据中操纵和提取信息并对其进行可视化的方法。 那时，这些事情确实引起了我的注意，我已经开始学习有关该领域的一切知识。 首先，这导致了一个基于教程的网站Datacamp，该网站为我提供了一些基础知识。 之后，我以本科学位论文结束了对Undergrade的研究，并使用ARMA-GARCH模型对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42153615

  1. 汽油价格预测-源码

  2. 汽油价格预测R 在此项目中，我们建立了时间序列模型来预测东海岸每周的常规汽油价格。 数据来源： : 分析： 绘制ACF和PACF以检查自动相关性。 使用回测法比较均方误差（MSE）来评估预测的准确性。 应用不同的窗口长度以找到适合每个模型的最佳数据量。 实施蒙特卡洛模拟以测试模型并计算均方误差。 在我们的研究中找到了最佳模型（GARCH（2,1）（广义自回归条件异方差））。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：504832
    • 提供者：weixin_42132598

  1. Python-for-Finance-Cookbook：适用于金融的Python知识库食谱库，由Packt发行-源码

  2. 适用于金融的Python食谱-代码存储库 Python财务食谱发布时间：2020年1月31日 平装：432页发行人：Packt Publishing 英语语言 链接 目录 财务数据和预处理 Python技术分析 时间序列建模 多因素模型 使用GARCH类模型对波动率建模 财务方面的蒙特卡洛模拟 Python中的资产分配 通过机器学习识别信用违约 金融中的高级机器学习模型 金融深度学习 埃里克·莱文森（Eryk Lewinson）。 Python财务手册。 Packt Publishing，202

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：162529280
    • 提供者：weixin_42165712

  1. arch：Python中的ARCH模型-源码

  2. 拱 用Python编写的自回归条件异方差（ARCH）和其他用于金融计量经济学的工具（使用Cython和/或Numba来提高性能） 公制 最新发布的 持续集成 覆盖范围 代码质量 引文 文献资料 模块内容 Python 3 arch仅适用于Python 3。 4.8版是支持Python 2.7的最终版本。 文献资料 已发布的文档位于。 master分支的最新文档托管在。 有关ARCH的更多信息 有关ARCH和相关模型的更多信息，请参见的注释和研究。 贡献 欢迎捐款。 在许多层面上都

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134338

  1. Predict-HSI-by-ARIMA-GARCH:原始数据和代码-源码

  2. 代码和原始数据 该模型由R编写，R是一种简洁的编程语言。 历史^ HSI数据可从下载。 培训数据涵盖了2010年1月5日至2021年1月29日。 测试数据从2021-01-29开始。 查看有关报告 我的电子邮件：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116734
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