Advertisement

滚动窗口FIGARCH预测：利用滚动窗口FIGARCH模型进行预测的代码-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供使用MATLAB实现滚动窗口FIGARCH模型预测代码，适用于金融时间序列数据中的波动率建模与分析。 在此代码中，我们使用从其他软件获得的滚动窗口FIGARCH估计来计算滚动窗口预测。结果是一个显示了各个时间段内预测值的矩阵，其中曲线的数量对应于不同的滚动窗口数，x轴表示预测的时间长度。简单来说，在每个时间点上，我们会利用这些估计（通过外部软件获取）来提前进行n个时间段内的预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 滚动窗口FIGARCH预测：利用滚动窗口FIGARCH模型进行预测的代码-MATLAB开发
    优质
    本项目提供使用MATLAB实现滚动窗口FIGARCH模型预测代码，适用于金融时间序列数据中的波动率建模与分析。 在此代码中，我们使用从其他软件获得的滚动窗口FIGARCH估计来计算滚动窗口预测。结果是一个显示了各个时间段内预测值的矩阵，其中曲线的数量对应于不同的滚动窗口数，x轴表示预测的时间长度。简单来说，在每个时间点上，我们会利用这些估计（通过外部软件获取）来提前进行n个时间段内的预测。
     
  • 利用Leslie模型进行人口预测的Matlab代码
    优质
    本段代码运用Leslie矩阵模型在MATLAB环境中实现人口动态预测。通过输入年龄特定生育率和存活率数据，该程序能够模拟未来的人口结构变化趋势。 Leslie算法是目前主流的人口预测方法之一。本模型基于matlab实现，并配有专门的人口数据，代码已经过测试并证明有效。如果有需要可以下载使用，遇到问题也可以留言交流。
     
  • 非聚焦窗口滚动
    优质
    非聚焦窗口滚动是一种计算机操作技巧或软件功能，允许用户在未将鼠标点击或选中的情况下，在后台或不活跃的应用程序和文档中进行上下文浏览。这项技术大大提升了多任务处理的工作效率，并改善了用户体验。 这段文字描述了一个包含窗口非焦点滚动功能的文件，并且该代码是用VC6编写的，在Win7系统上尚未进行测试。
     
  • C#开发的滚动字幕动画窗口应用程序
    优质
    这是一款采用C#编程语言开发的应用程序，为用户提供了一种便捷的方式来创建和展示滚动字幕动画。用户可以自定义字体、颜色以及滚动速度等参数，以适应不同的应用场景需求。该应用界面友好且功能强大，适合各类需要展示动态文本信息的场景使用。 在C#编程中制作滚动字幕动画窗体是一项常见的任务，主要应用于各种软件界面、信息展示或通知提示。这个项目的核心是利用Windows Forms控件和自定义绘图功能来创建一个动态滚动的文字效果。 你需要首先创建一个新的Windows Forms应用程序项目，在Visual Studio中选择“文件”>“新建”>“项目”，然后在模板中选择“Windows Forms应用程序”。这将为你提供一个空白的窗体，你可以在此基础上构建滚动字幕的功能。 1. **设计界面**： 在窗体上添加一个`PictureBox`控件，用于显示滚动字幕。设置其大小和位置以适应预期的滚动区域，并可以将其背景设为透明来优化视觉效果。 2. **自定义滚动字幕类**： 创建名为`ScrollingText`的类，继承自`Control`。在这个类中重写`OnPaint`方法用于绘制文本并添加属性如字幕文本、速度和方向。 3. **文字绘制**： 在`OnPaint`内使用图形对象来绘制滚动字幕，并用`Graphics.DrawString()`等函数设置字体样式及颜色，通过计算当前显示的文本部分实现动画效果。 4. **定时器组件**： 添加一个`Timer`控件到窗体上并设定其间隔属性以控制速度，在`Tick`事件中更新位置并通过调用 `Invalidate()` 方法强制重绘。 5. **滚动逻辑**： 在类内部维护变量来跟踪当前位置，到达边界时改变方向或根据需求设计其他行为。 6. **整合到窗体**： 将自定义的控件添加至窗体，并通过属性设置初始文本和参数，在程序运行中字幕会在指定区域显示。 7. **测试与优化**： 运行项目并调整字体大小、速度等以达到理想效果。还可以考虑增加对用户交互的支持，如点击暂停或改变滚动速率。 8. **文件结构**： 项目的压缩包可能包含源代码（`.cs`）、资源文件及配置文件，在解压后可以看到窗体设计和自定义控件的代码。 整个过程需要深入理解C#编程与Windows Forms，并且是提升UI设计能力的一次好机会。
     
  • 基于MATLAB的滚动预测代码-rmf_mortality:rmf_mortality
    优质
    rmf_mortality是利用MATLAB开发的一个滚动预测模型，专注于死亡率预测。此项目提供了灵活且高效的算法实现，适用于保险精算、人口研究等领域。 滚动预测MATLAB代码rmf_mortality包含重现以下论文结果的代码：Yao,Y.、Yu,H.、Zhang,X.、Roberts,S.&Huang,F.(2018)，“使用正则化矩阵分解方法的死亡率预测”。工作文件。软件依赖绘图/表格是在R版本3.4.0和MATLAB 2017a下制作，使用的R包包括人口统计学1.2、StMoMo 0.4以及fanplot。 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS 重要提示：Matlab包“trmf-exp-0.1”应该首先下载并安装使用。此软件无法在Windows上运行，并且仅在Linux（如Ubuntu）中进行过测试和验证，MACOS环境下的兼容性未做保证。 使用的数据文件为USMx90.csv，其中包含的是中心死亡率（Mx_1x1），从人类死亡率数据库下载并处理后获得。使用前，请确保在MATLAB环境中正确设置相关路径，并通过运行特定的初始化脚本进行配置。
     
  • 【预测模型】利用DBN进行风速预测的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于深度置信网络(DBN)的风速预测Matlab实现代码，适用于研究和教学用途，助力可再生能源领域的风电预测与优化。 基于DBN实现风速预测的MATLAB源码提供了一个利用深度置信网络进行风速预测的方法。该资源以.zip格式封装，包含了相关的代码文件和必要的说明文档。
     
  • DLinear模型用于滚动长期预测及预测结果的可视化
    优质
    本文介绍了DLinear模型在滚动长期预测中的应用，并展示了如何通过可视化技术呈现预测结果。 本段落介绍DLinear模型，这是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构。DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以实现预测目标。值得一提的是，DLinear的设计初衷是为了挑战Transformer在处理序列预测任务中的有效性。 本段落的内容包括模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练与预测方法、结果可视化以及如何利用个人数据集进行训练等部分。具体顺序如下：首先讨论预测类型；然后详细介绍在我编写的过程中为了减少大家自行调整参数的麻烦，已经设置了大部分默认值。虽然论文中有很多对比实验的内容（因为DLinear是为了质疑Transformer的有效性），但在本篇文章里我主要关注实际应用案例，并未详细描述这些对比试验部分。 至此，本段落的所有内容已全部讲解完毕。希望能对读者有所帮助。最后推荐一些关于时间序列预测的实战教程，其中包含数据分析的相关知识以及如何设置参数的具体分析方法等信息。希望各位能订阅我的专栏，所有文章均免费阅读且评分较高（98分）。
     
  • 基于滚动窗口VAR模型的DY溢出连接指数
    优质
    本研究运用滚动窗口向量自回归（VAR）模型开发了一种新型金融溢出效应测量工具——DY溢出连接指数。该指数能有效量化金融市场间的动态相互影响，提供更为精确的风险评估和政策制定依据。 Diebold 和 Yılmaz 提出的方法在计量经济学领域具有里程碑意义，因为它揭示了冲击如何在一个预定的系统内传播，并有助于可视化不同危机通过各种经济渠道发挥作用的方式。正如 Diebold 和 Yılmaz（2014）所强调的那样，该程序可以作为众多经济实体的预警系统使用。 目前估计动态溢出指数的方法有两种：一种是采用滚动窗口向量自回归模型方法，在固定时间窗内利用常系数 VAR 模型建模并进行参数估计，并在此基础上分析金融市场间的波动影响。Diebold 和 Yılmaz 使用了这种滚窗VAR 方法和方差分解技术来实现对波动溢出指数的时变估计，从而能够获得所有金融市场的总溢出效应的时间变化情况以及不同市场之间的净溢出和净流入效应的变化情况。
     
  • 模型预测控制中的滚动优化示例
    优质
    本文章介绍了模型预测控制中滚动优化的概念与应用，并通过具体实例阐述了该方法在动态系统控制中的优势和实施步骤。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制系统策略，它运用系统模型来预测未来行为，并通过优化算法确定最佳的控制序列。在本例中，“滚动优化”中的“模型预测控制例子”，我们将探讨MPC的基本原理、操作方式以及如何使用MATLAB实现。 核心理念是基于在线解决一个有限时间内的最优化问题，在此过程中，根据系统动态变化进行未来的预测，并选择能够最小化性能指标（如误差或能耗）的输入。由于实际应用中存在不确定性因素，因此需要定期更新预测和控制决策，这就是所谓的“滚动优化”。 在这个例子中的M文件与Simulink模块可能用于建立模型、定义预测算法及设定最优化策略。MATLAB提供的MPC工具箱能够帮助创建并配置控制器，适用于连续或离散系统。 在MATLAB中实现MPC的步骤通常包括： 1. **构建系统模型**：首先需要构造一个基于状态空间方程的连续或者离散模型。可以使用`ss`函数来生成连续时间的状态空间模型，并利用`discreteSS`将该模型转换为离散形式。 2. **配置MPC控制器**：通过调用`mpc`函数创建控制对象，指定系统模型、采样周期、预测步长及约束条件等参数。 3. **定义性能指标**：确定优化目标（例如输出与设定值的误差平方和最小化），可以通过设置`mpcobj.Objective`来完成这一过程。 4. **设立限制条件**：为了保证控制信号不会超出安全范围，需要为输入和输出设定界限。这可通过修改`mpcobj.InputLimits`及`mpcobj.OutputLimits`实现。 5. **滚动优化执行**：在每个周期内使用控制器对象的`predict`或`control`方法计算下一个步骤所需的控制动作。其中，`predict`仅进行预测而无需考虑当前测量值和约束；相反，`control`则同时处理这些信息以生成新的输入信号。 6. **仿真与实施**：通过调用`simgui/mpc/simulink函数执行模拟测试或直接将控制器部署到实际硬件中运行。 在Simulink环境中，同样可以创建MPC模块并连接至系统模型、设定参数及配置优化算法，从而直观地实现整个流程。利用这些工具能够更方便地进行仿真和验证工作。 本例提供了一个简化的应用案例，旨在帮助学习者理解基本操作步骤以及如何运用MATLAB来实施MPC技术。通过研究代码与模拟结果可以深入掌握模型预测控制的原理及其在控制系统设计中的优势。
     
  • Leslie人口预测模型程序代码.zip_人口预测_莱斯利模型程序
    优质
    本资料包含用于进行人口动态预测的Leslie模型程序代码。通过该模型可以模拟不同生育率和存活率条件下的人口变化趋势，适用于生态学、社会学等领域研究。 可以使用Leslie模型的Matlab程序来预测人口数量及结构。