GARCH
当前话题为您枚举了最新的 GARCH。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Matlab中的GARCH工具箱.pdf
Matlab中GARCH工具箱的实证分析助手。
Matlab
0
2024-08-08
线性模型与时间序列分析：回归、方差分析、ARMA 和 GARCH
《线性模型与时间序列分析：回归、方差分析、ARMA 和 GARCH》[Paolella2018] 高清原版 PDF，已裁边优化阅读体验。如需恢复原始页面，可使用 PDF Xchange Pro 软件，操作步骤如下：1. 打开 PDF 文件。2. 点击左下角“选项” -> “视图” -> 页面缩略图（快捷键 Ctrl+T）。3. 在左侧面板中显示页面缩略图后，右键点击任意页面，选择“裁剪页面”（快捷键 Ctrl+Shift+T）。4. 在弹出的菜单中，点击“设为 0” -> （页码范围框中）选中“全部” -> 确定。
算法与数据结构
4
2024-05-21
ARMAX-GARCH-K-SK工具箱应用于估算、预测、模拟和风险价值
ARMAX-GARCH-K-SK工具箱允许对ARMAX-GARCH族的各种模型进行估算、预测和模拟，包括GARCH、GJR-GARCH、EGARCH、NARCH、NGARCH等，还支持AGARCH、APGARCH、NAGARCH等非线性和非对称模型，适用于多种分布类型。此外，工具箱还包括自回归条件峰度模型的估算、预测和模拟。该工具箱设计以提供恒定的高阶矩。Leon, A.、Rubio, G.和Serna等的方法也被整合其中。
Matlab
0
2024-08-02
R语言中copula-DCC-GARCH模型代码，评估金融市场系统性风险（数据下载）
在金融领域，理解和度量市场的系统性风险至关重要，这有助于投资者评估和管理其投资组合的风险。R语言作为强大的统计分析工具，提供多种模型解决这类问题。聚焦于R语言中的copula-DCC-GARCH模型，用于计算金融市场中的系统性风险。Copula是一种统计工具，用于连接不同变量的概率分布，即使这些变量的边际分布可能不同。GARCH模型用于捕捉时间序列的波动性，DCC是其变体，允许依赖结构随时间变化。rugarch包支持GARCH模型实现，copula包提供了copula函数。文章详细介绍了构建DCC-GARCH模型的步骤，包括数据预处理、收益率计算、标准化和模型诊断。读者可下载数据并参考实现。
算法与数据结构
0
2024-10-13
利用波动率分析预测股票价格Ito引理、GARCH模型及布朗运动的Matlab开发
这个学术项目通过波动率分析捕获、建模和预测股票行为。
Matlab
0
2024-08-24