本文的知识点:使用excel求解GARCH模型的系数,以GARCH模型为例,主要采用的是极大似然估计法MLE. 同时给出了R语言的输出结果作为对照验证.     参考了:http://investexcel.net 原始文档 PPT: excel: null

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) rugarch 包的使用 简单实验 rugarch 参数估计的行为 极端大样本 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续) 本文承接<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题> 链接:https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9986088.html 在之前的博客<在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题>中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseri

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,

以下内容引自:https://blog.csdn.net/qifeidemumu/article/details/88782550 使用“网格搜索”来迭代地探索参数的不同组合. 对于参数的每个组合,我们使用statsmodels模块的SARIMAX()函数拟合一个新的季节性ARIMA模型,并评估其整体质量. 一旦我们探索了参数的整个范围,我们的最佳参数集将是我们感兴趣的标准产生最佳性能的参数. 我们开始生成我们希望评估的各种参数组合:   # Define the p, d and q para

Python是一种神奇的语言.事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一,它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性.整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择.其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库,这些库使其具有动态性和快速性. 在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas.scikit-learn. matplotlib之外的数据科学任务的Python库.虽然一看见像pandas,scikit-learn这些库就让人脑子浮现

除了 pandas.scikit-learn 和 matplotlib,还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧. Python 是一种令人惊叹的语言.事实上,它是世界上增长最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用.Python 及其库的整个生态系统使其成为全世界用户的恰当选择,无论是初学者还是高级用户.它成功和受欢迎的原因之一是它的一组强大的库,使它如此动态和快速. 在本文中,我们将看到 Python 库中的一些数据科学工具,而不是那些常用的工

Python 是世界上发展最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性.Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它.Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速.然而,使用 Pandas.Scikit-learn.Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用,本文介绍的这些非常见库可能更有帮助. WGET 提取数据,特别是从网络中提取数据是

Python是一种很棒的编程语言.事实上,它还是世界上发展最快的编程语言之一.它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性.整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户(初学者和高级)的合适选择. 在本文中,我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库,它们并不像pandas.scikit-learn 和 matplotlib那么知名,但一样非常实用的库. 1.Wget 提取数据,尤其是从网络上提取数据,是数据科学家的主要任务之一.Wget是一个免费的实用程序,用于从Web上进行非交互式

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

一.引言 对于一个学习问题,可以假设很多不同的模型,我们要做的是根据某一标准选出最好的模型.例如,在多项式回归中,对于我们的假设模型,我们最要紧的是决定 k 到底取多少合适,能不能有一种方法可以自动选择出可以在偏差和方差(关于偏差和方差的理论,参考: 学习理论 )之间做出均衡的模型? 为了具体讨论,本文中假设有一个有限的模型集,我们就是要从这个模型集中选出一个最好的模型. 二. 交叉验证 给定训练集, 采用经验风险最小化的方法训练模型,于是很容易想到的就是,把模型集中训练误差最小的模型选出来,就

MLE :最大似然估计,求得的这套参数估计能够通过指定模型以最大概率在线样本观测数据 必须来自随机样本,自变量与因变量之间是线性关系 logistic 回归没有关于自变量分布的假设条件,自变量可以连续,也可以离散,不需要假设他们之间服从多元正太分布,当然如果服从,效果更好 logistic 回归对多元共线性敏感,自变量之间存在多元共线性会导致标准误差的膨胀   ???? 最大似然的性质: 一致性,渐进有效性,渐进正态性 一致性表示当样本规模增大时,模型参数向真值收敛,变得无偏 渐进有效性表示规模

Java虚拟机在程序执行过程会把jvm的内存分为若干个不同的数据区域来管理,这些区域有自己的用途,以及创建和销毁时间. JVM内存模型如下图所示: jvm管理的内存区域包括以下几个区域:  栈区: 栈分为java虚拟机栈和本地方法栈 重点是Java虚拟机栈,它是线程私有的,生命周期与线程相同,用于存储栈帧,支持java方法的执行,调用和退出. 每个方法执行都会创建一个栈帧,用于存放局部变量表,操作栈,动态链接,方法出口等.每个方法从被调用,直到被执行完.对应着一个栈帧在虚拟机中从入栈到出栈的过程

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离.每次将距离最近的点合并到同一个类.然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类.不停的合并,直到合成了一个类.其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等.比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离. 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat