Pytania otagowane jako garch

Model szeregów czasowych, w którym wariancja warunkowa jest zmienna w czasie i autokorelowana.

8
Czy istnieje złoty standard modelowania szeregów czasowych o nieregularnych odstępach?
W dziedzinie ekonomii (myślę) mamy ARIMA i GARCH dla regularnie rozmieszczonych szeregów czasowych i Poissona, Hawkesa dla modelowania procesów punktowych, więc co powiesz na próby modelowania nieregularnie (nierównomiernie) szeregów czasowych - czy są (przynajmniej) jakieś powszechne praktyki ? (Jeśli masz trochę wiedzy w tym temacie, możesz także rozwinąć odpowiedni artykuł …
4
Jaka jest różnica między GARCH a ARMA?
Jestem zdezorientowany. Nie rozumiem różnicy między ARiMR a procesem GARCH .. dla mnie są takie same nie? Oto proces (G) ARCH (p, q) σ2)t= α0+ ∑i = 1qαjar2)t - iA R CH.+ ∑i = 1pβjaσ2)t - iG A R CH.σt2=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} …
42 arima  garch  finance 
3
Jak interpretować parametry GARCH?
Używam standardowego modelu 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} Mam różne oszacowania współczynników i muszę je interpretować. Dlatego zastanawiam się nad fajną interpretacją, więc co reprezentują , i ?γ0γ0\gamma_0γ1γ1\gamma_1δ1δ1\delta_1 Widzę, że jest czymś stałym. Stanowi więc rodzaj „zmienności otoczenia”. oznacza korektę ostatnich wstrząsów. Ponadto nie …
3
Dla intuicji, jakie są przykłady rzeczywistych nieskorelowanych, ale zależnych zmiennych losowych?
Wyjaśniając, dlaczego nieskorelowane nie oznacza niezależności, istnieje kilka przykładów, które dotyczą szeregu zmiennych losowych, ale wszystkie wydają się tak abstrakcyjne: 1 2 3 4 . Ta odpowiedź wydaje się mieć sens. Moja interpretacja: Zmienna losowa i jej kwadrat mogą być nieskorelowane (ponieważ pozornie brak korelacji jest czymś w rodzaju niezależności …
1
Jeśli
Natrafiłem na dowód na jedną z właściwości modelu ARCH, który mówi, że jeśli , to jest stacjonarny iff gdzie model ARCH to:{ X t } ∑ p i = 1 b i &lt; 1E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 + ... b_pX_{t-p}^2 Główną …
1
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. 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 
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
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 
2
Czy ktoś kiedykolwiek znalazł dane, w których działają modele ARCH i GARCH?
Jestem analitykiem w dziedzinie finansów i ubezpieczeń i za każdym razem, gdy próbuję dopasować modele zmienności, uzyskuję okropne wyniki: reszty są często niestacjonarne (w sensie pierwiastka jednostkowego) i heteroskedastyczne (więc model nie wyjaśnia zmienności). Czy może modele ARCH / GARCH działają z innymi danymi? Edytowano 17.04.2015 15:07 w celu wyjaśnienia …
1
Dopasuj GARCH (1,1) - model z współzmiennymi w R.
Mam pewne doświadczenia z modelowaniem szeregów czasowych, w postaci prostych modeli ARIMA i tak dalej. Teraz mam pewne dane, które wykazują grupowanie zmienności, i chciałbym zacząć od dopasowania modelu GARCH (1,1) do danych. Mam serię danych i szereg zmiennych, które, jak sądzę, wpływają na to. Zatem w podstawowych regresjach wygląda …
10 r  regression  garch 
1
Czy istnieje odpowiednik ARiMR dla korelacji rang?
Patrzę na wyjątkowo nieliniowe dane, dla których modele ARMA / ARIMA nie działają dobrze. Chociaż widzę trochę autokorelacji i podejrzewam, że mam lepsze wyniki dla nieliniowej autokorelacji. 1 / czy istnieje odpowiednik PACF dla korelacji rang? (w R?) 2 / czy istnieje odpowiednik modelu ARMA dla korelacji nieliniowej / rangowej …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.