ARFIMA是分整自回归移动平均模型,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下操作 在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 结论 从结果我们知道基于ARFIMA的模型具有与HAR-RV相似的准确度,并且两者都比GARCH模型好得多。 本文摘选《R语...
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3.基于ARFIMA的模型 描述长记忆 ARFIMA是分整自回归移动平均模型,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下操作 在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 MSE.ARFIMA11.0663781087345 * 10 ^( - 7)MSE.ARFIMA21.06634734745652 * 10 ^...
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HAR-RV,异构自回归RV模型由科希创建。 MSE计算如下 3.基于ARFIMA的模型 描述长记忆 ARFIMA是分整自回归移动平均模型,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下操作 在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。
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ARFIMA是自回归分数积分移动平均线的模型,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下表示回程操作 在ř中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 MSE.ARFIMA1 ...
此外,最大值集中表现为HAR-RV-CJ-D-SJV-SK模型。因此,HAR-RV-CJ-D-SJV-SK是表现最佳的模型。综上所述,滚动预测的MCS检验法进一步证实了HAR族模型优于GARCH模型,具有更好的样本外预测能力;并且肯定了连续和跳跃波动的分解与正负符号跳跃的结合在沪铝期货波动率的样本外预测中的优越性。 9、并且加入已实现高...
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