python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def hp_filter(y, lamb=14400): """ HP滤波函数 y: 原始时间序列数据(一维numpy数组) lamb: 平滑参数 返回:平滑后的趋势序列(一维numpy数组) """ N = len(y) # 构建差分矩阵D D = np.zeros((N-2, N)) D[1:, :-2] = -1 D[1...
1.3 平滑分离方法 Python的Statsmodels模块中提供了一种应用简单的季节调整方法——seasonal_decompose。 fromfredapiimportFredfred=Fred(api_key='XXXXXX')importstatsmodels.apiassmM2NS=fred.get_series('M2NS')M2SL=fred.get_series('M2SL')m2sd=sm.tsa.seasonal_decompose(M2NS,model='addictive',extrapolate_...
理解单侧HP滤波器：单侧HP滤波器是一种线性滤波器，用于将时间序列分解为趋势项和周期项。它通过最小化一个特定函数来获得趋势项，该函数综合考虑了数据与趋势的差异和趋势的平滑度。与双侧HP滤波器不同，单侧HP滤波器仅依赖于当前及之前的数据进行估计，避免了使用未来信息。Python实现步骤：导入必要的...
实际问题:需要对时间序列进行平滑处理,去掉短期的波动,确定长期的趋势。HP滤波是用来处理这个问题的一个常用工具。 然而非常坑的一点是,许多统计软件或者包(比如Python的statsmodels)里自带的HP滤波是双侧two-sided的HP Filter,有一个致命问题:会用到未来数据。这样一来,由此所生成的交易策略就是不可靠的了。 想要避免...
在Python中，通过相应的库如statsmodels，可以方便地进行hp滤波。不过，建议在进行季节调整后再应用hp滤波，以更好地分离趋势和周期性。参考文献：1. Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar US business cycles: an empirical investigation. Journal of Money, credit, and Banking, ...
1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 ...
在实习过程中遇到一个实际问题，即需要对时间序列进行平滑处理，以去除短期波动，明确长期趋势。HP滤波器是处理这个问题的一种常见工具。然而，许多统计软件或包（如Python的statsmodels）提供的是双侧HP滤波器，其主要问题在于使用了未来数据，这可能导致生成的交易策略不可靠。为避免此类问题，可以使用单侧HP...
1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 ...
维纳滤波法python 维纳滤波法的优缺点 1.1 维纳滤波概况 维纳滤波算法,最早起源于第二次世界大战期间,为解决军事上对空射击的控制问题,由数学家Norbert Wiener提出,主要用于从带噪的观测信号中提取出所需要的干净信号。维纳滤波算法至今已有近80年的历史,虽然古老,但是其思想一直延续至今,并得到了不断的完善和优...
python statsmodels模块中提供了很多时间序列分析的方法,对于HP滤波,可以利用包中提供的hpfilter函数获取周期项和波动项。 以贵州茅台为例,基于HP滤波的方法对其PE(TTM)进行分解。 图中pe_cycle代表PE的周期项,pe_trend代表PE的趋势项,从PE趋势项所反映的估值中枢水平可以明显看到,2007年以来贵州茅台的估值中枢经历了...