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原始数据及代码使用ARIMA-GARCH预测HSI。

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简介：
该模型采用R语言进行编码和处理原始数据，R语言以其简洁的语法而著称。 历史的HSI数据可以从可下载资源获取。 模型的培训数据集包含了从2010年1月5日到2021年1月29日期间的数据。 测试数据集则从2021年1月29日开始使用。 报告相关信息可以通过我的电子邮件联系我。

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  • 预测HSI使用ARIMA-GARCH模型：包含原始数据与代码
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    本研究运用ARIMA-GARCH模型对恒生指数（HSI）进行预测，并提供原始数据及完整代码，便于学术交流和实践应用。 该模型由R编写，而R是一种简洁的编程语言。历史HSI数据可以下载获得。培训数据的时间范围是从2010年1月5日至2021年1月29日。测试数据则从2021年1月29日起开始使用。如有报告需求，请通过电子邮件联系我。
  • ARIMA应用实例及MATLAB代码_ARIMA预测
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    本资源详细介绍并提供了ARIMA模型在时间序列预测中的应用案例和对应的MATLAB实现代码。通过具体步骤解析，帮助用户掌握ARIMA模型参数选择、模型建立以及预测过程。适合数据分析与建模的学习者参考使用。 该代码是用MATLAB编写的m文件及GUI文件，并附带实例数据，用于ARIMA预测模型的应用与研究。
  • WTI原油期货历史数据分析 - ARIMA与GARCH模型的Python代码及报告
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    本项目运用ARIMA和GARCH模型分析WTI原油期货的历史数据，结合Python编程实现预测，并生成详尽的数据报告。 西德克萨斯中质原油（WTI）产自美国的德克萨斯州及俄克拉荷马州南部地区，并在库辛现货市场作为标记定价进行交易。该价格可以反映美国国内原油市场的状况，是评估油价的重要组成部分。从1986年1月至2014年11月期间，WTI的价格数据完整无缺，以每月为单位记录了每桶的美元价值，并由FRED经济数据库提供。 根据美国能源部的数据，每年美国消耗约73亿桶原油，位居全球首位。此外，战略石油储备量约为10亿桶。因此，油价波动对经济发展具有重要影响。许多投资者关注纽约WTI价格走势时会参考库存变化情况以预测市场动向。然而，若通过时间序列分析方法研究历史数据，则有可能发现模型来解释和预估未来的价格趋势。 本段落将运用ARIMA与GARCH两种统计学框架拟合西德克萨斯中质原油的历史价格，并基于误差率选择最合适的模型进行评估。这一过程不仅有助于理解油价变动规律，也为后续相关领域的工作提供了参考依据。
  • 基于ARIMA-LSTM的时间序列预测（含Python代码及数据）
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    本项目结合了ARIMA与LSTM模型，旨在提升时间序列预测精度。附有详细的Python代码和所需数据集，适合深入学习和实践。 ARIMA-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）用于AQI预测的组合模型预测方法。
  • 基于ARIMA-WOA-LSTM的时间序列预测（含Python代码及数据）
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    本研究提出了一种结合ARIMA、WOA优化与LSTM模型的时间序列预测方法，并提供了详细的Python实现代码和相关数据集。 ARIMA-WOA-LSTM时间序列预测方法用于AQI预测。该方法结合了自回归积分滑动平均模型（ARIMA）与鲸鱼优化算法（WOA），并通过长短期记忆神经网络（LSTM）进行进一步的优化，以提高时间序列预测的准确性。这里提供了Python完整源码和相关数据。
  • 使用Quandl ARIMA及GARCH进行股票市场预测：上传此文件以备不时之需-MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB结合Quandl数据源，采用ARIMA与GARCH模型对股票市场进行预测分析，旨在提升金融时间序列的建模精度和风险评估能力。 在IT领域特别是数据分析与金融建模方面，ARIMA（自回归整合滑动平均模型）及GARCH（条件异方差自回归模型）是两种广泛使用的统计工具。MATLAB提供了一个强大的编程环境来处理这些复杂的数据分析任务。 ARIMA是一种用于时间序列预测的重要方法，适用于具有线性趋势、季节性和自相关性的数据集。该模型结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个组件，能够将非平稳的时间序列转换为稳定状态以进行更准确的预测。MATLAB中的`arima`函数提供了一个接口来构建并拟合这些模型，并允许用户通过调整参数优化其性能。 GARCH模型主要用于金融市场的波动性分析，它能捕捉到资产收益率中突发性的变化——即所谓的“波动聚集”。在该框架内，每一天的方差不仅与先前的日收益相关联，还受到过去几天方差的影响。MATLAB中的`garch`函数允许用户构建并估计GARCH模型，这对于风险管理以及投资决策具有重要意义。 提到的时间序列图表和股票市场指数预测可能涉及使用ARIMA及GARCH模型在MATLAB中进行数据预处理、建模与可视化工作。利用MATLAB的绘图功能（如`plot`）可以帮助直观展示时间序列的变化趋势；同时，通过应用诸如`forecast`这样的函数，则可以基于这些模型对未来值做出预测。 项目中的压缩包可能包含从Quandl获取股票指数数据并进行处理的相关脚本或函数文件。Quandl是一个提供大量经济与金融资料的数据平台，其API使得用户能够简便地下载所需信息。在MATLAB中，可以通过使用`webread`或者`urlread`等函数结合Quandl的API来实现这一目标。 此项目通过将ARIMA及GARCH模型应用于股票市场指数预测，并利用图表展示结果，为开发者提供了一个实践案例以提升金融数据分析能力。对于那些希望学习或深入理解这些领域的人员而言，这是一个宝贵的学习资源。
  • ARIMA的MATLAB代码-时间序列预测-ARIMA-XGBoost-RNN：用于个人家庭电力预测...
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    本项目运用ARIMA、XGBoost及RNN模型结合MATLAB进行时间序列分析，专注于个人家庭电力消耗的精准预测。 ARIMA模型的MATLAB代码用于个人家庭电力的时间序列预测。数据集收集时间为2006年12月至2010年11月（共47个月），采样率为每分钟一次。六个自变量包括电量和子计量值，一个数值因变量为全球有功功率，共有2,075,259个观测值可用。目标是预测未来的全球有功功率。 为了简化处理过程，删除了缺失数据，并且注意到并非所有观察都按日期时间排序。因此，在分析过程中使用显式的时间戳作为索引来组织数据。在预处理步骤中，对原始数据进行了桶平均操作以减少一分钟采样率带来的噪声影响。出于简化的考虑，我们仅关注原始数据集的最后18000行（即2010年11月的数据）。 相关文件包括： - Gpower_Arima_Main.py：用于执行单变量ARIMA模型的可运行Python程序。 - myArima.py：实现了一些关于ARIMA模型的方法和函数。 - Gpower_Xgb_Main.py：基于树的模型（XGBoost）的可执行Python程序。 - myXgb.py：实现了几个与XGBoost模型相关的函数。 - lstm_Main.py: 用于LSTM模型的主要代码文件。
  • MATLAB：DY溢出指数代码及原始数据
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    本资源包含MATLAB环境下用于计算DY溢出指数的完整代码及所需原始金融数据集。适用于研究金融市场间动态关联性的学者和学生。 基于MATLAB的标准化降水指数(SPI)计算程序主要用于干旱分级的确定。通过添加循环功能，该程序可以对上千个站点进行批量处理。分享一个使用梯形法求解离散数据点数值积分的MATLAB源代码示例，以及包含PCA和SIFT算法的相关代码及详细介绍。
  • GARCH模型在经济数据预测中的应用及MATLAB实现
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    本研究探讨了GARCH模型在经济数据分析与预测中的应用，并详细介绍了如何使用MATLAB进行相关建模和模拟。通过案例分析展示了该方法的有效性和实用性，为金融经济学领域的研究提供了新的视角和技术支持。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：garch模型_预测_经济数据预测处理_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
  • ARIMA模型预测的MATLAB代码.zip
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    这段资料包含使用MATLAB编程实现的ARIMA（自回归整合移动平均）模型预测代码。适合需要进行时间序列分析和预测的研究者或工程师参考与应用。 ARIMA模型预测的MATLAB代码是一种用于实现ARIMA模型预测的程序代码。通过该代码可以进行以下操作：读取数据——从文件或其他数据源中获取所需的数据；构建模型——根据给定参数（如p、d、q）建立ARIMA模型；估计和拟合——使用数据对模型进行估计和调整；预测未来——利用已建模的信息对未来趋势做出预测。在实现过程中，需要注意确保输入数据的准确性和一致性。为了处理可能存在的缺失值问题，可以考虑根据具体的数据分布情况选择合适的填充方法来解决这些异常值的问题。同时，通过评估如准确率、均方误差等性能指标优化模型参数以提高预测准确性。该代码为数据分析和趋势预测提供了强有力的工具，并且适用于各个领域，能够帮助用户更好地理解和预判数据的发展方向。