原创 Ubuntu 12.04 下安裝 R-3.1
1), 下載R-3.1包 2), 解壓 tar -xvfz 3) , 新建文件夾build mkdir build cd bulid 4), 配置 --configure 但是會報錯, 提示F77 compiler not
2020-06-26 23:43:47
原创 ＧＡＲＣＨ(四)
怎麼拓展ＧＡＲＣＨ模型?或者說怎麼結合ARMA模型和ＧＡＲＣＨ模型呢? 注意到, 條件均值結構可以用ＡＲＭＡ模型來刻畫,而ＡＲＭＡ模型的白噪音選項則可以用ＧＡＲＣＨ(p,q)模型來刻畫:
2020-06-26 23:43:47
2
原创 ＧＡＲＣＨ(三)
那麼,進一步的問題是,如何估計GARCH(p,q)的階數ｐ和ｑ呢? 法一), 象ＧＡＲＣＨ(一)一樣,將其轉化爲模型,進而轉化爲對AR模型的估計； 法二), 使用極大似然估計函數,列出的聯合pdf
2020-06-26 23:43:47
原创 常用統計結論
/* */ log2(x)=log(x)/log(2) /* # 極大似然估計 # */ // 極大似然估計目的是使得從總體中得到當前樣本值的概率最大； // 所以,聯合ｐｄｆ指的是所有觀測變量的聯合ｐｄｆ； // 如果X是零均
2020-06-26 23:43:47
原创 時間序列一般概念
① 時間序列每一個採樣點都可以認爲是取自一個個採樣總體，而這些採樣總體間是否獨立，同分布，則是具體情況而定。 ② 嚴平穩要考察聯合分佈，而弱平穩只需驗證均值不變及自相關函數依賴於時間間隔即可。
2020-06-26 23:43:47
1
原创 ＧＡＲＣＨ(一)
原來所研究模型本質上都是均值模型,因爲假設了方差齊性； 此前,都是研究ARIMA模型, 均可以,那麼其條件方差,均是白噪音,具有條件方差不變性； 然而,實際情況卻非如此,此正式GARCH模型所研究的問題； 假設rt是0均值序列,
2020-06-26 23:43:47
原创 ＴＡＲ門限模型
以前所述模型,均只能是線性模型,然而還有非線性模型； 檢驗: 怎麼判斷是非線性模型? 一) 圖示法: 畫出對,......等非參數自迴歸圖,考察其形狀是
2020-06-26 23:43:47
原创 時間序列模型預測
前提: 根據Y1,Y2,...Yt來預測Yt(l), 即是以Y1~Yt爲條件來計算Yt+l期望, 所以一切預測均爲條件期望. ARIMA預測: 截斷線性過程(通過解微分方程組推得, Ｃ爲通解,Ｉ爲特解) ARIMA預測更新: 也是
2020-06-26 23:43:47
1
原创 bsxfun
參考： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca002a50100wvu1.html 【功能描述】兩個數組間元素逐個計算. 【應用場合】當我們想對一個矩陣A的每一列或者每一行與同一個長度相等的向量a進行
2020-06-07 08:01:03
原创 R語言面向對象S4
參考： http://blog.fens.me/r-object-oriented-intro/ http://cos.name/2009/07/studying-notes-on-oop-in-r/ A）創建
2020-06-07 08:01:03
原创 Functions in R
<span style="font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; line-height: 1.25; background-color: rgb(255
2020-06-07 08:00:52
原创 隨機趨勢的時間序列模擬
一般可以模擬爲 Yt=Mt+et; 一） 基本方法： 根據對Mt所做的假設不同,又可以細分爲不同類型: 1), 假設Mt在連續兩個時間點幾乎是不變的,根據OLS ar
2020-02-21 21:25:22
3
原创 AR過程與ARMA過程不同
AR過程與ARMA過程不同: A. AR過程從rho[0]開始衰減,即rho[k]=rho[0]*fi^k;(公式錯誤,只爲說明問題,下同) ARMA過程從rho[1]開始衰減,即rho
2020-02-21 21:25:20
1
原创 Mendeley簡介、使用及其與Endnote的區別
Endnote是付費專利軟件，且沒有開發Linux版本的任何打算，此外，儘管Endote有web版本，但只對正版用戶開放使用，且假如是集團用戶，登錄時還會有IP認證。因此，在Linux中只好另找出路，搜索到Mendeley，大家對其評價很
2020-02-21 21:25:20
24