Als «finance» getaggte Fragen

Die Wissenschaft, die das Management, die Erstellung und das Studium von Geld, Bankgeschäften, Krediten, Investitionen, Vermögenswerten und Verbindlichkeiten beschreibt.

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Was ist der Unterschied zwischen GARCH und ARMA?
Ich bin verwirrt. Ich verstehe den Unterschied zwischen einem ARMA- und einem GARCH-Prozess nicht. Für mich gibt es das gleiche Nein? Hier ist der (G) ARCH (p, q) -Prozess σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} Und hier ist die ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. …
42 arima  garch  finance 
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Robuster T-Test für den Mittelwert
Ich versuche, die Null gegen die lokale Alternative E [ X ] > 0 für eine Zufallsvariable X zu testen, die einem leichten bis mittleren Versatz und einer Kurtosis der Zufallsvariablen unterliegt. Gemäß den Vorschlägen von Wilcox in "Einführung in die robuste Schätzung und das Testen von Hypothesen" habe ich …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Welcher Algorithmus für maschinelles Lernen kann verwendet werden, um den Aktienmarkt vorherzusagen?
Alternativ zur Vorhersage von Devisenmärkten. Ich weiß, dass dies ziemlich kompliziert werden kann, daher suche ich zur Einführung einen einfachen Vorhersagealgorithmus mit einer gewissen Genauigkeit. (Es ist für ein M.Sc.-Universitätsprojekt, das vier Monate dauert) Ich habe gelesen, dass ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk nützlich sein könnte. Irgendwelche Gedanken dazu? Darüber hinaus …
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Erfordert die Anwendung von ARMA-GARCH Stationarität?
Ich werde das ARMA-GARCH-Modell für finanzielle Zeitreihen verwenden und habe mich gefragt, ob die Reihe stationär sein soll, bevor ich das Modell anwende. Ich weiß, dass das ARMA-Modell angewendet werden muss, aber ich bin mir nicht sicher, ob die Reihe stationär sein soll, da ich GARCH-Fehler einbeziehe, die eine Häufung …
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Erste Schritte zur Vorhersage finanzieller Zeitreihen durch maschinelles Lernen
Ich versuche zu verstehen, wie man maschinelles Lernen eins oder mehr Schritte in die Zukunft voraussagt. Ich habe eine finanzielle Zeitserie mit einigen beschreibenden Daten und möchte ein Modell bilden und dann das Modell verwenden, um n-Schritte vorauszusagen. Was ich bisher gemacht habe, ist: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) GOOG$range <- …
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Die Ökonometrie eines Bayes'schen Ansatzes zur Methodik von Ereignisstudien
Ereignisstudien sind in Wirtschaft und Finanzen weit verbreitet, um die Auswirkung eines Ereignisses auf den Aktienkurs zu bestimmen. Sie basieren jedoch fast immer auf häufigen Überlegungen. Eine OLS-Regression - über einen vom Ereignisfenster verschiedenen Referenzzeitraum - wird normalerweise verwendet, um die Parameter zu bestimmen, die zur Modellierung der normalen Rendite …
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Gute Bücher / Papiere zur Kreditwürdigkeitsprüfung
Ich suche nach Empfehlungen für Bücher über Kredit-Scoring. Ich interessiere mich für alle Aspekte dieses Problems, aber hauptsächlich für: 1) Gute Funktionen. Wie baue ich sie? Welche haben sich als gut erwiesen? 2) Neuronale Netze. Ihre Anwendung auf Kredit-Scoring-Problem. 3) Ich habe neuronale Netze gewählt, interessiere mich aber auch für …
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