#有放回地随机抽取样本 sample=np.random.choice(returns,size=time_period,replace=True) #计算一周的累积收益率 cumulative_return=np.prod(1+sample)-1 bootstrap_VaRs.append(cumulative_return) #计算VaR bootstrap_VaRs=np.sort(bootstrap_VaRs) VaR=np.percentile(bootstrap_VaRs,100*(1-confidence_level)...
基于 VAR 向量自回归模型对某地区的制造业、农业、旅游业三者之间的发展进行互动关系分析。软件操作：SPSS...
可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。 #年化收益率historical_return(stocks)#投资组合的样本方差sample_cov#夏普比率EffFro(mu, Sigma, weight_bounds=(0,1))#负数的权重界限允许做空股票max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重 最大夏普比率的资产权重 资产权重将被用于计算投资组合的期望...
Of course, the larger is the value that you choose for"no_of_rows", the closer will be the values returned by the "sample" variants of the confidence measures to the values returned by the "population" variants. Because the demonstration (for convenience) uses a table with a s...
## Sample size:200## Log Likelihood:-266.065## Rootsofthe characteristic polynomial:##0.66110.66110.44730.03778## Call:##VAR(y=series,type="none",lag.max=5,ic="AIC")## ## ## Estimation resultsforequation Series.1:##===## Series.1=Series.1.l1+Series.2.l1+Series.1.l2+Series.2...
# sample coefficients of VAR(1) process B1 = np.array([[0.5, 0.0], [0.0, 0.5]]) B2 = np.array([[0.5, 0.5], [0.0, 0.5]]) B3 = np.array([[0.5, 0.0], [0.5, 0.5]]) B4 = np.array([[0.5, 0.5], [0.5, 0.5]])
对于是否需要VAR系统里的各个变量都是平稳的,这个问题现在大体的倾向是,如果我们想要做out-of-sample预测,那么我们需要保证VAR里的变量平稳,不然存在“虚假回归”的可能。如果我们只是想要得到各个变量间的脉冲响应函数,那么我们可以不必要求VAR系统的变量是平稳的。这个在Sims的文章和后面的其他相关文章中有提及到,不过...
ma1 = smt.arma_generate_sample(ar=ar, ma=ma, nsample=n) _ = tsplot(ma1, lags=30) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 从ACF中可以看出,滞后1是很明显的,所以说MA(1)模型可能会适合我们的模拟数据。 不论如何,我们可以尝试用一个 MA(1) 的模型来拟合我们的数据...
small 表示小样本t、F统计量 report small-sample t and F statistics level(#) 表示设置置信水平 set confidence level; default is level(95) var模型适合一个多元时间序列的回归,每个因变量的滞后本身和所有其他因变量的滞后 变量。var还适合向量自回归(var)模型的一个变体,称为VARX模型,其中也包括外生 ...