finance पर टैग किए गए जवाब

मैं उलझन में हूं। मैं एक ARMA और एक GARCH प्रक्रिया के अंतर को नहीं समझता .. मेरे लिए वही हैं जो नहीं हैं? यहाँ (G) ARCH (p, q) प्रक्रिया है 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} और यहाँ ARMA ( ) है:p,qp,qp, q …

42 arima  garch  finance 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

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 

मेरी प्रेमिका ने हाल ही में एक प्रमुख बैंक में बिक्री और व्यापार करने वाली नौकरी प्राप्त की है। अपनी नई नौकरी से उत्साहित, उसे विश्वास है कि वह भविष्यवाणी कर सकती है कि महीने के अंत में स्टॉक ऊपर या नीचे होंगे या नहीं (उसे विश्वास है कि वह …

19 probability  forecasting  finance 

इस तथ्य को छोड़कर कि रिटर्न नकारात्मक हो सकता है जबकि कीमतें सकारात्मक होनी चाहिए, क्या शेयर की कीमतों में मॉडलिंग के पीछे एक सामान्य वितरण के रूप में कोई अन्य कारण है लेकिन स्टॉक वितरण सामान्य वितरण के रूप में है?

19 normal-distribution  lognormal  finance 

मैं एक वैकल्पिक चर लिए, स्थानीय वैकल्पिक विपरीत n का परीक्षण करने का प्रयास कर रहा हूं , जो कि मध्यम से मध्यम तिरछा और यादृच्छिक चर के कर्टोसिस के अधीन है। विलकॉक्स द्वारा 'परिचय टू रोबस्ट एस्टिमेशन एंड हाइपोथिसिस टेस्टिंग' में दिए गए सुझावों के बाद, मैंने ट्रिम किए …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

मैं ऐसे "हिडन मार्कोव मॉडल" की अद्भुत दुनिया की खोज कर रहा हूं, जिसे "शासन स्विचिंग मॉडल" भी कहा जाता है। मैं रुझानों और मोड़ का पता लगाने के लिए आर में एक एचएमएम को अनुकूलित करना चाहूंगा। मैं मॉडल को यथासंभव सामान्य बनाना चाहता हूं ताकि मैं कई कीमतों …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

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 

वैकल्पिक रूप से, विदेशी मुद्रा बाजारों की भविष्यवाणी करने के लिए। मुझे पता है कि यह बहुत जटिल हो सकता है, इसलिए एक परिचय के रूप में, मैं एक सरल भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म की तलाश कर रहा हूं जिसमें कुछ सटीकता है। (यह एक M.Sc. विश्वविद्यालय परियोजना के लिए है जो …

15 machine-learning  finance 

वित्तीय अर्थमिति अनुसंधान में, वित्तीय समय श्रृंखला के बीच संबंधों की जांच करना बहुत आम है जो दैनिक डेटा का रूप लेते हैं । चर को अक्सर लॉग अंतर से बनाया जाएगा , उदाहरण के लिए; ।I(0)I(0)I(0)ln(Pt)−ln(Pt−1)ln⁡(Pt)−ln⁡(Pt−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) हालांकि, दैनिक डेटा का मतलब है कि प्रत्येक सप्ताह डेटा बिंदु हैं, और …

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

मैं वित्तीय समय श्रृंखला के लिए ARMA-GARCH मॉडल का उपयोग करने जा रहा हूं और सोच रहा था कि क्या उक्त मॉडल को लागू करने से पहले श्रृंखला स्थिर होनी चाहिए। मुझे पता है कि ARMA मॉडल को लागू करने के लिए श्रृंखला स्थिर होनी चाहिए, हालांकि मैं ARMA-GARCH के …

14 time-series  finance  arma 

क्या कोई "स्टॉक रिटर्न के क्रॉस सेक्शन" में क्रॉस सेक्शन की परिभाषा दे सकता है? धन्यवाद

13 finance  cross-section 

मैं भविष्य में वित्तीय समय 1 या अधिक चरणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने के बारे में समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास कुछ वर्णनात्मक डेटा के साथ एक वित्तीय समय है और मैं एक मॉडल बनाना चाहूंगा और फिर मॉडल का …

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

स्टॉक मूल्य पर एक घटना के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए घटना अध्ययन अर्थशास्त्र और वित्त में व्यापक हैं, लेकिन वे लगभग हमेशा तर्कवादी तर्क पर आधारित होते हैं। एक ओएलएस प्रतिगमन - एक संदर्भ अवधि में जो घटना खिड़की से अलग है - आमतौर पर किसी संपत्ति के …

11 bayesian  econometrics  finance 

मैं वित्तीय रिटर्न की एक समय श्रृंखला के पूरे संस्करण / एसटीडी त्रुटि बात को समझने की कोशिश कर रहा हूं, और मुझे लगता है कि मैं फंस गया हूं। मेरे पास मासिक स्टॉक रिटर्न डेटा की एक श्रृंखला है (चलो इसे कहते हैं ), जिसका अपेक्षित मूल्य 1.00795 है, …

11 time-series  variance  independence  finance 

मैं क्रेडिट स्कोरिंग पर पुस्तकों के पुन: प्रकाशन की तलाश कर रहा हूं। मुझे इस समस्या के सभी पहलुओं में दिलचस्पी है, लेकिन ज्यादातर में: 1) अच्छी सुविधाएँ। उनका निर्माण कैसे करें? जो अच्छे साबित हुए हैं? 2) तंत्रिका नेटवर्क। क्रेडिट स्कोरिंग समस्या के लिए उनका आवेदन। 3) मैंने तंत्रिका …

11 references  finance  credit-scoring