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债券收益率的时间序列建模与相似度度量的数据和代码分析

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简介:
本研究探讨了债券收益率时间序列的建模方法及相似度度量技术,并提供了相关数据集与代码分析,以支持进一步的研究工作。 博客文章讨论了CIR模型、Vasicek模型以及最小二乘法拟合的相关内容,并详细介绍了动态时间规整(DTW)的应用。此外,还提到了RCR的使用方法与技巧。这些主题涉及金融建模和数据分析领域内的多种技术,为读者提供了深入了解相关理论及实践应用的机会。

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    本研究探讨了债券收益率时间序列的建模方法及相似度度量技术,并提供了相关数据集与代码分析,以支持进一步的研究工作。 博客文章讨论了CIR模型、Vasicek模型以及最小二乘法拟合的相关内容,并详细介绍了动态时间规整(DTW)的应用。此外,还提到了RCR的使用方法与技巧。这些主题涉及金融建模和数据分析领域内的多种技术,为读者提供了深入了解相关理论及实践应用的机会。
  • 比较工具.rar_Code Similarity_kkksc03___
    优质
    本资源为一个用于评估和对比不同代码片段之间相似性的实用工具。通过深入分析源码,帮助开发者快速定位重复或类似的代码段,适用于提高软件开发效率及质量控制场景下使用。 比较代码相似度,并提供登录功能以及两步验证等功能。
  • GARCH型-波动
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    简介:本文探讨了在时间序列分析中用于金融市场的GARCH模型,重点介绍其在波动率预测和建模方面的应用与优势。 五、GARCH(1,1)模型 2. GARCH(1,1) 的条件方差为 ht ,通过对上式两边取期望可以得到无条件方差。 3. 当一个大的波动出现时,通常会紧跟着另一个大的波动,这在金融时间序列中被称为波动率聚类现象。
  • 挖掘中特征表示研究综述(论文).pdf
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    本文综述了时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量的研究进展,探讨了各种方法及其应用,并指出了未来的研究方向。 本段落分析了时间序列特征表示与相似性度量在数据挖掘中的作用及意义,并对现有的主要方法进行了综述,指出了各自的优缺点;同时探讨了一些未来值得关注的问题,为深入研究时间序列的数据特征表示和相似性度量提供了新的方向。
  • ARIMA预处理
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    本篇文章探讨了在使用ARIMA模型进行时间序列预测前,数据预处理与分析的重要性。通过恰当的数据准备步骤,可以显著提升模型准确性和可靠性。 数据预处理包括以下几个步骤: 1. 数据导入 2. 观察原始数据的自相关与偏自相关图 3. 观察原始数据的折线图 4. 对原始数据进行对数化处理 5. 对经过处理的数据进行差分操作 6. 进行季节性差分
  • 协整
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    《时间序列分析与协整建模》一书深入浅出地介绍了时间序列数据的统计特性和模型构建方法,重点阐述了如何运用协整理论解决经济金融中的长期均衡关系问题。 此算法为协整程序,使用Matlab语言编写,可以直接用于数据分析(包含数据序列)。
  • ARIMA实践
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    本资源包含使用ARIMA模型进行时间序列预测的实战代码和相关数据集,适用于学习者深入理解并应用ARIMA模型。 时间序列分析ARIMA实践代码和数据的相关内容可以在这里找到。
  • MATLAB非参-US-国曲线-宏观经济学:探究美国国曲线宏观经济变关联性...
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    本研究利用MATLAB编写非参数代码,深入分析美国国债收益率曲线,旨在揭示其与各类宏观经济指标之间的复杂关系和相互影响。 MATLAB非参数代码收益率曲线与宏观经济相互作用:基于非参数函数滞后回归方法的证据。论文支持材料由Rubin,T.提供(arXiv:2007.02763, 2020)。该存储库分析了美国国债收益率曲线对美国经济中三个关键宏观经济变量的影响,即工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。研究方法采用了新颖的非参数工具箱进行稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。有关方法论与具体分析细节,请参见相关文献。 本案例研究中的代码已公开发布,可通过GitHub获取(注意:此处原文中包含链接,但根据要求不提供实际链接)。在“master”文件夹内包含了用于估计、预测及处理稀疏观测函数时间序列的所有必要函数。通过运行“demo.m”脚本来查看案例研究成果的可视化展示。 数据集包括: - us_macro.xlsx: 包含宏观经济变量的数据。 - us_yields.xlsx: 美国国债收益率曲线的数据。 这些脚本使用MATLAB编写,并在R2018a版本中进行了测试和运行。模拟过程需要“fdaM”包的支持,该包已包含在主文件夹内提供。 个人可以自由地将代码用于学术研究目的,只要适当引用作者即可。对于任何其他用途,则需事先与作者协商并获得许可。除非另有说明,此代码的版权属于T。
  • 矩阵
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    矩阵间的相似度测量主要探讨不同矩阵之间相似性的量化方法,包括特征值分析、谱理论及核函数应用等技术手段,在数据挖掘和机器学习中具有重要应用价值。 提供了三种矩阵相似度的度量方法,并且有相关的Python实现内容。详情可参考对应的文章。
  • ARIMA偏自关图
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    本文章探讨了在使用ARIMA模型进行时间序列预测时,自相关(ACF)和偏自相关(PACF)图形的重要性及其应用方法。 自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)是时间序列分析中的重要工具,用于识别适合数据的模型类型。通过观察这些图形可以判断出时间序列是否具有季节性或趋势,并且帮助确定ARIMA模型中参数p、d和q的选择。