而Bollerslev(1996)GARCH模型的提出,减少了待估计的参数,解决的ARCH模型存在的缺陷,使得我们可以对未来条件方差进行更准确的预测。 基于GARCH-LSTM模型的混合方法在时间序列预测领域是一个相对较新的研究方向,它结合了两种强大模型的优势:长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和广义自回归条件异方差性模型(Gen...
然后建立基于学生t分布和广义误差GED分布的GARCH族模型,结果发现t分布下GARCH族模型拟合效果最优,进而得到各模型的估计参数,并将它们一同作为混合LSTM模型的输入.最后本文创新的建立LSTM深度神经网络模型与一到三个GARCH族模型相结合的混合模型,对收盘价进行预测,预测结果显示多混合模型GET-LSTM模型在所有的混合LSTM模型中...
是指使用R语言中的相关函数和包来估计和拟合动态相关条件异方差(DCC Garch)模型。 DCC Garch模型是一种用于建模和预测多变量时间序列数据的统计模型,它能够捕捉不同变量之间的动态相关性和条件异方差。该模型在金融领域广泛应用,特别是在风险管理和投资组合优化中。 在R中,可以使用rmgarch包来拟合DCC Garch模型。该...
在R语言中,可以使用一些软件包来构建和求解双向有限元模型。 空模型是指没有加入实际物理参数和边界条件的模型,它仅仅包含结构的几何形状和连接关系,用于验证模型的建立是否正确和评估模型的计算性能。 双向有限元模型的主要步骤包括: 几何建模:根据实际结构的形状和尺寸,使用R中的几何建模工具来创建结构的几何模...