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【Algorithm】 111 DL : 0: 使用ARMA模型建立数学模型做时间序列的预测-Using the ARMA model to establish a mathematical model for prediction
Update : 2024-05-16 Size : 2048 Publisher : 刘彭冰
【matlab】 test DL : 0: 用于研究时间序列的方法有AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）这三种模型。而对于一个平稳时间序列预测问题,首先要考虑的是寻求与它拟合最好的预测模型。而模型的识别与阶数的确定则是选择模型的关键。 1.用迭代生成1000个点（前2个点自定义）。 2.在这1000个点中取800点进行时间序列分析建立合适的模型。 3.利用剩余的200个点进行模型预测，并看其是否匹配，最后校正。 -Methods for studying time series are AR (autoregressive), MA (moving average), ARMA (autoregressive moving average). For a stationary time series prediction problem, the first thing to consider is to find the best prediction model with it. And the identification of the model and the order of the selection is the key to the selection model. 1. Use iteration to generate 1000 points (the first two points to customize). 2. Take the 800 points in the 1000 points for time series analysis to establish the appropriate model. 3. Use the remaining 200 points to model the forecast and see if it matches and finalize it.
Update : 2024-05-16 Size : 13312 Publisher : 曹红英
【DataMining】 Arch Model DL : 1: 金融时间序列分析 1. 采用Pandas从Yahoo网上下载上市公司的5到10年的日收盘数据，上证指数的日收盘数据。 2. 计算上市公司和上证指数的收益率， 3. 针对上市公司收益率进行ARMA建模，确定P和q，并对残差进行分析，最后向前预测多期，显示预测图。 4. 针对上市公司收益率进行ARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。 5. 针对上市公司收益率进行GARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。(use Arch Model to ananlyse and predict yields from public companies. Python. pandas)
Update : 2024-05-16 Size : 424960 Publisher : xting
【Finance-Stock software system】 R DL : 0: 1、根据财务因子选择10只股票，具体财务因子不限；2、运用投资组合理论建立投资组合，计算出每只股票的权重（协方差、相关系数）；3、将构建的投资组合收益率与指数对比，计算看是否存在超阿尔法收益；4、将构建的投资组合收益率序列建立模型（ARMA、GARCH等），并预测未来一周、一月的收益率；(1, according to the financial factor selection of 10 stocks, the specific financial factor is not limited; 2, portfolio theory is used to establish the portfolio, calculate the weight of each stock (covariance, correlation coefficient); 3, will build the portfolio yield and the index calculation comparison, see if the presence of super Alfa 4, revenue; the portfolio construction rate sequence model (ARMA, GARCH), and to predict the future a week or a month rate of return;)
Update : 2024-05-16 Size : 126976 Publisher : huagong
【matlab】 8f021e933b0e012b0114f434883f1d5e DL : 0: arma模型预测的matlab代码很完整有注释适合新人(ARMA model prediction matlab code is complete, annotated, suitable for newcomers)
Update : 2024-05-16 Size : 4096 Publisher : 李嘉辰
【Other】 5204659 DL : 0: 关于时间序列分析要注意的,关键词：ARMA()
Update : 2024-05-16 Size : 503808 Publisher : Evrmyt
【Mathimatics-Numerical algorithms】 fooyonx DL : 0: b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数, a——双精度实型一维数组,长度为(()
Update : 2024-05-16 Size : 23552 Publisher : assurhgze
【ComboBox】 arma DL : 0: 这是有名的飞鸽传书的源代码, 飞鸽源码,大家可以好好参考下()
Update : 2024-05-16 Size : 26624 Publisher : Chlery
【matlab】 MATLAB DL : 0: ARMA和变化系数算法，用于电力系统短期负荷预测，很准确(ARMA algorithm and change coefficient algorithm for power system short-term load forecasting)
Update : 2024-05-16 Size : 1024 Publisher : 六刘
【Windows Develop】挑战19 DL : 0: In this section you can find all available community made tools for editing Arma 3. You can use the filters to set the prefered order of the files including alphabetical order. If you can not find the file you are looking for the Search Function might be helpfull
Update : 2024-05-16 Size : 27648 Publisher : 我是说我
【matlab】 arimanet DL : 0: ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。(To address time consuming and parameter sensitivity in the emerging decomposition- ensemble models, this paper develops a non-iterative learning paradigm without iterative training process.)
Update : 2024-05-16 Size : 1024 Publisher : luc1fer
【Other】 115157681arma DL : 0: 已知1991-2008年的值： 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90 8.10 8.30 用GM(1,1)灰色模型和bp神经网络预测一直到2050年的值，用matlab实现(1991-2008 known value: 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90 8.10 8.30 GM (1,1) gray model and bp neural network prediction until 2050 values, using matlab achieve))
Update : 2024-05-16 Size : 1024 Publisher : 秋颖yk
【Other】激活客户端 DL : 0: arma时间序列的研究模型，研究预测股票(ARMA model help us to predict the stock price, GDP, etc. One of problems in real finance life is how to modelate the market risk. I think that this model that i build can help.)
Update : 2024-05-16 Size : 289792 Publisher : 办任务为
【Data structs】 41386070 DL : 0: b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数, a——双精度实型一维数组,长度为(()
Update : 2024-05-16 Size : 23552 Publisher : bzdzqe
【Other】 vozideapelis_1.6beta DL : 0: arma tu web de peliculas
Update : 2024-05-16 Size : 1553408 Publisher : arhiel2h
【Mathimatics-Numerical algorithms】 20558 DL : 0: Autoregressive conditional kurtosis
Update : 2024-05-16 Size : 750592 Publisher : nome89
【Other】新建文件夹 DL : 1: 递推最小二乘参数辨识，适用于ARMA模型，锂电池等效电路模型参数辨识时使用(RLS for parameter identification)
Update : 2024-05-16 Size : 2048 Publisher : MtPleast
【Other】 yuce DL : 0: 时间序列预测(time forecast)
Update : 2024-05-16 Size : 496640 Publisher : 索隆1
【matlab】 Estimation codes of Econometric Modelling with Time Series: Specification, Estimation and Testing DL : 0: The present codes allow for estimation of multiple model in time series analysis. Among the principal models are ARMA, Vector Error Correction and Vector Autoregressive. The codes are written in Matlab.
Update : 2018-11-25 Size : 3487085 Publisher : franciscososasotomayor123
【Other】 Arma-Garch-Copula DL : 1: garch copula 带论文和code例句(garch copula with paper and code)
Update : 2024-05-16 Size : 10517504 Publisher : 刘德华984

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