使用excel估计GARCH模型参数——以GARCH(1,1)为例

系统切换模型,尤其是马尔可夫切换(MS)模型,被认为是捕获时间序列非线性的有前景的方法.将MS模型的元素与完全自回归移动平均 - 广义自回归条件异方差(ARMA - GARCH)模型相结合,给参数估计器的计算带来了严重的困难. 我们制定了完整的MS- ARMA - GARCH模型及其贝叶斯估计.这有利于使用马尔可夫链蒙特卡罗方法,并允许我们开发一种算法来计算我们模型的方案和参数的贝叶斯估计. 图1和图2比较了两种模型的估计后验概率.我们的模型能够更清晰地区分不同的状态,这自然是一个非常理想的特征

Garch 小声逼逼一句,学长有毒吧~~让我进金融的东东,我懂个锤子?? 金融时间序列 金融资产的波动是一个非常重要的概念,它与资产的风险直接相关,因此对资产的波动模式进行建模是量化投资中的一个重要课题.一般来讲,波动建模有以下量化投资方向的应用: 期权定价:波动率是影响期权价值的重要因素: 风险度量和管理:在VaR的计算中波动率是主要影响因素,根据波动率决定交易策略的杠杆: 资产价格预测和模拟:通过Garch簇模型对资产价格的时间序列进行预测和模拟: 调仓:盯住波动率的调仓策略,如一个trac

内容概要 这一节我们介绍以下几个内容: 我们该怎样选择模型用于监督学习任务? 我们该如何选择调整得到最好的模型参数? 我们该如何对测试数据进行预测估计? 1. 使用整个数据集进行训练和测试 这里我们使用手中的整个数据集来训练模型 使用同样的数据集来测试模型,然后评估预测的结果和真实结果的差别 In [1]: from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # create X(features) and y(response)

对于常见的工程应用来说,计算的工况很多,尤其优化工作,少则几百,多则上千,面对如此之多的case文件要写,假如按照一个一个的读写的话,相信你一定会为这么机械的工作烦躁,甚至影响今后好几天的心情,那么有什么简便一些的方法呢?答案是肯定的.那就是采用fluent的journal文件.首先打开fluent软件,在file/write/start journal,见下图: 选择保存文件名*.journal后(看你自己怎么设置文件名),我一般按照这一组的类型来命名:这样, journal文件就开始记录你以

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 10 16:13:29 2018 @author: myhaspl """ import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet import gluon from mxnet.gluon import nn from mxnet.gluon.data.visi

1.  tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量. import tensorflow as tfa=tf.Variable(tf.ones((2,3)),name='a')b=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.35),name='b')sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

模型参数的访问初始化和共享 参数访问 参数访问:通过下述两个方法．这两个方法是在nn.Module类中实现的.继承自该类的子类也有相同方法. .parameters() .named_parameters() import torch from torch import nn from torch.nn import init net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 3), nn.ReLU(), nn.Linear(3, 1)) # pytorch已进行默认初始化 pr

使用原始模型,模型参数解析 STEPS: (400, 450) MAX_ITER: 500 表示最大轮数和改变学习率的轮次数 https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79803171 原文地址:https://www.cnblogs.com/miaozhijuan/p/12556343.html