本文介绍时间序列分析中的GARCH 模型,阐述使用 mean model 和 volatility model 对收益率序列联合建模的方法。 1 引言 两年前,我们推出了《写给你的金融时间序列分析》系列,通过四篇文章介绍了金融数据时序分析建模的基础知识。这四篇文章的内容分别为: 基础篇:介绍金融时序特性和进行时间序列分析的目的;解释时间序列分...
基于数据挖掘的金融时间序列预测分析与研究(管理科学与工程专业优秀论文)br/管理科学与工程是综合运用系统科学、管理科学、数学、经济和行为科学及工程方法,结合信息技术研究解决社会、经济、工程等方面的管理问题的一门学科。这一学科是我国管理学门类中唯一按一级学科招生的学科,覆盖面广,包含了资源优化管理、公共工程...
作为Transformer核心的注意力机制在《金融时间序列分析--CNN+LSTM+Attention预测股市》一文中已有过介绍,这里不再展开。除了注意力子层之外,编码器和解码器中的每个层都包含一个逐位置全连接前馈网络层(FFN)。FFN 是一个非线性层,独立地应用于序列中的每个位置。它由两个线性转换组成,两个线性转换通过一个非线性激...
第1章金融时间序列及其特征 金融时间序列分析考虑的是资产价值随时间演变的理论与实践 .它是一个带有高度经验性的学科 ,但也 像其他科学领域一样 ,理论是形成分析推断的基础 .然而 ,金融时间序列分析有一个区别于其他时间序列分析 的主要特点:金融理论及其经验的时间序列都包含不确定因素 .例如 ,资产波动率有各种不...
篇一: 标题:金融计量学一元金融时间序列建模实验 正文: 一元金融时间序列建模是指只考虑一个资产或负债的周期变化,例如股票价格或利率变化等,进行时间序列建模。这种建模 方法通常用于分析市场波动性和预测未来趋势。在金融领域,一元金融时间序列建模已成为研究金融市场和金融机构决策的重 要工具。 在本实验中,我们将采...
本篇是金融时间序列分析系列的第7篇,本系列目前计划写10篇。 本系列早前部分介绍了使用统计模型进行时间序列预测的方法。这些方法在数据集较小(通常少于 10,000 个数据点)且季节性周期为每月、每季度或每年时效果显著。然而,在每日季节性或数据集特别庞大(超过 10,000 个数据点)的情况下,这些统计模型的效率会大...
金融市场是一个充满不确定性和波动性的领域,投资者和决策者对于市场趋势和未来走势的准确预测具有重要意义。时间序列数据分析与预测模型是一种有效的工具,可以帮助分析金融市场中的数据模式和趋势,提供有价值的决策支持。随着数据采集和计算能力的不断提升,时间序列数据分析在金融市场中的应用变得越来越重要。 在金融市场...
主要研究方向为货币金融学和金融时间序列分析。曾荣获第二届孙冶方金融创新奖、第六届和第七届薛暮桥价格研究奖、邓子基财经学术论文奖、中国青年金融学者奖、《金融研究》年度最佳论文奖等重要奖项。以主要作者身份在中英文核心期刊发表论文百余篇,其中在货币金融领域国际一流学术期刊 Journal of Money、Credit and ...
金融时间序列是以日期或者时间为索引的数据,它是对某一金融变量在一段时间内的取值进行测量和记录的序列数据。这些金融变量可以是股票价格、汇率、利率等。 而金融时间序列分析是一种运用数学、统计学方法与电脑技术的手段,以建立经济计量模型为主要目的来研究金融时间序列的一门学科。它主要用来定量分析和研究具有随机...
1.[期刊论文]普惠金融发展可以减少中国碳排放吗?——基于LMDI分解法的时间序列分析 期刊:《财经问题研究》 | 2021 年第 005 期 摘要:普惠金融可以通过改变区域经济行为进而深刻影响社会经济发展中能源活动所产生的碳排放.本文将普惠金融变量引入碳排放影响因素中,选取代表普惠金融发展程度的指标,基于对数平均迪氏指数(...