我们将使用MIDAS模型中的内插方法来提取不同时间尺度的波动率信息。 ```python #计算收益率的季度波动率 returns_qtr = returns.resample('Q').std() #计算收益率的每日波动率 returns_day = returns #确定内插点数 n_day = len(returns_day) n_qtr = len(returns_qtr) fraction = n_day / n_qtr #...
1.HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA ...
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