线性时间序列分析 金融时间序列分析 第一章资产收益率及收益率分布性质 第二章线性时间序列分析 1.1资产收益率 一、单期简单收益率若从第t1天到第t天持有某种资产，则简单毛收益率为 P1RttP1t 简单净收益率为 PtPt1(1Rt)PtPtPt1Rt1Pt1Pt1 二、多...
TL;DR:本文分析了多种线性时间序列预测模型,发现它们在功能上与标准线性回归等价,且闭式解通常优于梯度下降训练的模型。 关键词:线性模型、时间序列预测、功能等价性、模型比较、闭式解、线性回归、特征归一化、DLinear(AAAI23)、FITS(ICLR24 Spotlight)、RLinear、NLinear(AAAI23)。 注:这篇论文理论推导很多,AI...
用Python学分析 - 时间序列:线性趋势及分析 对于平稳时间序列,可以建立趋势模型。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时,赋予变量t所需要的值,可以得到相应时刻的时间序列未来值,这就是趋势外推法 【分析实例】 根据1992-2005年的人口出生率的数据,使用最小二乘法确定直线趋势方程, 1) 并计算各期的预测值和预测误...
至于面积变量,我们看到它与上述变量也有很强的相关性:这是有道理的,因为如果房子的面积大,可以建造更多的房间(显而易见)。 其他一些有趣的相关性:communityAverage与建筑时间呈负相关,这意味着在人口密集区建房所需的时间更短 分类特征 地图 中国三级(省)地图 我看了看城郊,它位于北京附近,所以我过滤了那个特定...
如果{Yt}是正态时间序列,那么\tilde{Y_{n+1}}也是最佳预测。W_{n+1}=Y_{n+1}-\bar{Y_{n+1}}作为Y1,...,Yn的线性组合服从N(0,\nu_n) 3.3平稳序列的递推预测 因为预测误差Zn和\vec{X_{n-1}}正交,所以是不被\vec{X_{n-1}}包含的信息。我们称Zn为样本新息。
1.2线性平稳序列和线性滤波 几种常用且重要的平稳序列 有限运动平均 线性平稳序列 时间序列的线性滤波 一、有限运动平均 设\left\{\varepsilon_{t}\right\}=\left\{\varepsilon_{t}: t \in \mathbb{Z}\right\} 是\mathrm{WN}\left(0, \sigma^{2}\right) ,对于常数 a_{0}, a_{1}, \ldots, ...
1.4万 16 16:31 App 复合型时间序列分解预测之一:季度数据 21.0万 1276 03:38:11 App 经济计量学 入门级课程 第1-3章 4245 0 08:23 App 因子分析在R中的实现——psych::principal() 主成分法估计因子载荷 3.1万 3 07:46 App SPSS 一元线性回归 2.2万 23 01:13:00 App R中的ggplot2绘图工具 2081...
线性时间序列分析及其应用 Tsay 第一章金融时间序列及其特征1.1资产收益率1.2收益率的分布性质1.3其他过程略 1.1资产收益率Pt是资产在t时刻的价格单期简单收益率：若从第t-1填到第t天一个周期持有某种资产，Pt则简单毛收益率为：1+Rt=或Pt=Pt-11+Rt对应的单期简单Pt-1...
时间序列分为三类 1.平稳序列:均值和方差是常数,通常建立线性模型来拟合未来的发展状况,如AR、MA、ARMA模型等。 2.可以转化为平稳序列的非平稳序列:一般经过K次差分后平稳,再按照平稳序列进行拟合,如ARIMA模型。 3.无法转化为平稳序列的非平稳序列:所谓的白噪声序列,没有任何规律可循。可以停止分析。
线性过程自回归过程AR(p)移动平均过程MA(q)自回归移动平均过程ARMA(p，q)自相关系数和偏自相关系数 线性平稳时间序列分析 在时间序列的统计分析中，平稳序列是一类重要的随机序列。在这方面已经有了比较成熟的理论知识，最常用的是ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型。用ARMA模型去近似地描述动态数据在实际应用中有...