金融市场中的波动性建模是金融计量经济学的重要研究内容。时间序列数据，尤其是金融市场数据，往往表现出强烈的波动聚集现象，这意味着波动率在某些时期较高，而在其他时期较低，波动性具有异方差性（heteroskedasticity）。为了有效描述这种现象，Engle（1982年）提出了ARCH（自回归条件异方差）模型，此

全文链接：https://tecdat.cn/?p=37371 原文出处：拓端数据部落公众号本文融合了多种技术，其中LSTM（长短期记忆网络）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。LSTM在处理时间序列数据方面独具优势，能够捕捉长期依赖关系，为金融预测提供强大支持。GARCH模型则能有效捕捉金融时间序

全文链接：https://tecdat.cn/?p=37354原文出处：拓端数据部落公众号 在当今复杂多变的金融市场中，准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。GARCH模型作为一种有效的工具，能够捕捉金融时间序列数据中的波动聚集性和异方差性，为我们提供更深入的市场洞察。准

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25165 原文出处：拓端数据部落公众号这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括GARCH和ARCH模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。本文为这些实验编写的Python代码在文章末尾引用。离散随机波动率模型是一个

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24182最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用R编程语言极值理论(EVT)以确定10只股票指数的风险价值（和条件VaR）使用Anderson-Darling检验对10只股票的组合数据进行正态性检验，并使用BlockMaxima

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670原文出处：拓端数据部落公众号金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCHVAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好地理解市

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GA

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24407最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型(ARIMA)和自回归条件异方差模型(GARCH)及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=16708最近我们被客户要求撰写关于随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)甚至波动率本身也是一种

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值简介时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7207最近我们被客户要求撰写关于ARIMA+GARCH交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。策略概述该策略在“滚

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7194原文出处：拓端数据部落公众号 这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。第一阶段并将其传递给dccfit  cl=makePSOCKcluster(10)multf=multi

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。VaR方法作为当前业内比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24407最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型(ARIMA)和自回归条件异方差模型(GARCH)及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31480最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3186原文出处：拓端数据部落公众号 本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型（当然也涉及更广泛意义上的QRM）来拟合和预测风险价值（VaR）。从ARMA-GARCH过程模拟（log-return）数据我们考虑使用t分布的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程。模拟一个序列（用于说明目的）。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。风险价值(VaR)是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险风险价值(VaR)VaR可以定义为资产在给定时间段内以概率θ

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=3832最近我们被客户要求撰写关于期货波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数然而，情

原文链接  http://tecdat.cn/?p=2623原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于CopulaGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元

Ac.F633-Python编程最终个人项目Ac.F633-用于数据分析的Python编程ManhPham最终单项工程2024年3月20日中午/下午12点至2024年4月10日中午/中午12点（英国时间）本作业包含一个100分的问题，占这门课的总分。您需要向Moodle提交一个SINGLE.zip文件夹，其中包含一个JupyterNotebook.ipynb

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。Box等人的开创性工作(1994)在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由Engle(1982)和Bollerslev(1986)引入了ARCH和GARCH

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其