garch पर टैग किए गए जवाब

अर्थशास्त्र के क्षेत्र में (मुझे लगता है) हमारे पास नियमित रूप से समय श्रृंखला और पॉइसन के लिए ARIMA और GARCH है, मॉडलिंग बिंदु प्रक्रियाओं के लिए हॉक्स है, इसलिए अनियमित समय (असमान रूप से) के लिए मॉडलिंग के प्रयासों के बारे में कैसे - (कम से कम) किसी भी …

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

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 

मैं एक मानक GARCH मॉडल का उपयोग करता हूं: start 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} मेरे पास गुणांक के अलग-अलग अनुमान हैं और मुझे उनकी व्याख्या करने की आवश्यकता है। इसलिए मैं एक अच्छी व्याख्या के बारे में सोच रहा हूं, इसलिए , और दर्शाता …

15 interpretation  garch 

यह समझाने में कि असंबद्ध स्वतंत्र क्यों नहीं होता है, ऐसे कई उदाहरण हैं जिनमें यादृच्छिक चर का एक गुच्छा शामिल है, लेकिन वे सभी इतने सार प्रतीत होते हैं: 1 2 3 4 । यह उत्तर समझ में आता है। मेरी व्याख्या: एक यादृच्छिक चर और इसका वर्ग असंबद्ध …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

मुझे ARCH मॉडल के गुणों में से एक के लिए एक सबूत मिला है जो कहता है कि अगर , तो स्थिर iff जहां ARCH मॉडल है:E(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 साबित करने का मुख्य विचार यह है कि …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat &lt;- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

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 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

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 

मैंने एक ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) मॉडल को AUD / USD विनिमय दर की समय श्रृंखला के लिए मॉडल किया है, जो कई वर्षों के दौरान एक-एक मिनट के अंतराल पर सैंपल की गई कीमतों को दो से अधिक प्रदान करता है। जिस पर मॉडल का अनुमान लगाने के लिए …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance 

मैं वित्तीय और बीमा क्षेत्रों में एक विश्लेषक हूं और जब भी मैं अस्थिरता वाले मॉडल को फिट करने की कोशिश करता हूं तो मुझे भयानक परिणाम प्राप्त होते हैं: अवशिष्ट अक्सर गैर-स्थिर (इकाई मूल अर्थ में) और विषमलैंगिक होते हैं (इसलिए मॉडल अस्थिरता की व्याख्या नहीं करता है)। क्या …

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

मुझे समय श्रृंखला मॉडलिंग के साथ कुछ अनुभव हैं, सरल ARIMA मॉडल और इतने पर। अब मेरे पास कुछ डेटा है जो अस्थिरता को प्रदर्शित करता है, और मैं डेटा पर एक GARCH (1,1) मॉडल की फिटिंग के साथ शुरू करने का प्रयास करना चाहता हूं। मेरे पास एक डेटा …

10 r  regression  garch 

मैं बेहद गैर रेखीय डेटा देख रहा हूं जिसके लिए ARMA / ARIMA मॉडल अच्छे से काम नहीं करते हैं। हालाँकि, मुझे कुछ स्वत :संबंध दिखाई देते हैं, और मुझे गैर रेखीय स्वायत्तता के लिए बेहतर परिणाम होने का संदेह है। 1 / क्या रैंक सहसंबंध के लिए PACF के …

9 r  correlation  nonparametric  garch  arma