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...
1、第2讲:线性时间序列分析及其应用2.1 方法性工具2.2 线性时间序列2.3 ARMA模型 (自回归移动平均模型)2.4 ARIMA模型 (自回归求和移动平均模型)2.1 方法性工具 差分运算延迟算子线性差分方程差分运算一阶差分 阶差分 步差分延迟算子延迟算子类似于一个时间指针,当前序列值乘以一个延迟算子,就相当于把当前序列值的时间...
1、第三章 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(Autoregressive Moving Average)序列。用ARMA模型去近似地描述动态数据在实际应用中有许多优点,例如它是线性模型,只要给出少量参数就可完全确定模型形式;另外,便于分析数据的结构...
因为该ARMA序列自回归部分特征多项式共轭根靠近单位圆,平稳序列Xt有比较明显的周期特征,因而预测值基本可以预测出X_{14+k}的走向. 2.非决定性平稳序列 对平稳序列,考虑所有历史Xt,t<=n对X_{n+1}进行最佳线性预测,当预测误差为0时X_{n+1}的信息完全含在历史资料中,这样的平稳序列被称为决定性的,否则被称...
四、放宽假定的线性平稳序列 在线性平稳序列部分,原来假定的是绝对可和,但实际上只需要平方可和即可。 设\left\{a_{j}\right\} \in l_{2} ,则 X_{t}=\sum_{j=-\infty}^{\infty} a_{j} \varepsilon_{t-j}\left(L^{2}\right) 也是平稳序列,期望和自协方差函数都是上一讲计算得到的形式。
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)。
线性时间序列分析及其应用 连续复合：连续复合年利率为r，则资产的现值与其未来价值的 关系为：A=Cexprn,CAexprn。连续复合收益率：资产的简单毛收益率的自然对数称为连续复合 收益率或对数收益率，rt ln1+Rt ln PtPt-1 pt p t 。1 连续复合多期收益率是它所包含的连续复合单期收益率之和：rtkln1+Rtkln1+...
在分析时间序列方面,线性平稳时间序列分析可以通过模型的系数和误差项的信息来揭示数据的特征和规律。例如,可以用模型的系数来检验是否存在滞后效应,用误差项的信息来检验模型的拟合程度。 总之,线性平稳时间序列分析是一种重要的时间序列分析方法,可以帮助我们研究随时间变化的数据。通过对数据进行模型拟合、预测和分析,我...
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...
本文将从概念、特征、建模和预测四个方面展开,详细介绍线性平稳时间序列分析的基本内容。 一、概念 时间序列是按照时间顺序排列的一组数据观测值的集合,线性平稳时间序列是指其均值、方差和自相关函数在时间上保持不变。线性平稳时间序列可以用公式表示为: Yt = μ + εt 其中,Yt是时间t的观测值,μ是时间序列的...