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- 用于模拟时变非平稳的ARMA过程,根据Doppler频移和时变-Used to simulate time-varying non-stationary ARMA process, according to the Doppler frequency shift and time varying
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- 使用ARMA模型建立数学模型做时间序列的预测-Using the ARMA model to establish a mathematical model for prediction
test
- 用于研究时间序列的方法有AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）这三种模型。而对于一个平稳时间序列预测问题,首先要考虑的是寻求与它拟合最好的预测模型。而模型的识别与阶数的确定则是选择模型的关键。 1.用 迭代生成1000个点（前2个点自定义）。 2.在这1000个点中取800点进行时间序列分析建立合适的模型。 3.利用剩余的200个点进行模型预测，并看其是否匹配，最后校正。 -Methods for studying time series are AR (a
Arch Model
- 金融时间序列分析 1. 采用Pandas从Yahoo网上下载上市公司的5到10年的日收盘数据，上证指数的日收盘数据。 2. 计算上市公司和上证指数的收益率， 3. 针对上市公司收益率进行ARMA建模，确定P和q，并对残差进行分析，最后向前预测多期，显示预测图。 4. 针对上市公司收益率进行ARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。 5. 针对上市公司收益率进行GARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。(use Arch Model to ananlyse
R
- 1、根据财务因子选择10只股票，具体财务因子不限；2、运用投资组合理论建立投资组合，计算出每只股票的权重（协方差、相关系数）；3、将构建的投资组合收益率与指数对比，计算看是否存在超阿尔法收益；4、将构建的投资组合收益率序列建立模型（ARMA、GARCH等），并预测未来一周、一月的收益率；(1, according to the financial factor selection of 10 stocks, the specific financial factor is not limited
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- arma模型预测的matlab代码 很完整 有注释 适合新人(ARMA model prediction matlab code is complete, annotated, suitable for newcomers)
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- 关于时间序列分析要注意的,关键词：ARMA()
fooyonx
- b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数, a——双精度实型一维数组,长度为(()
arma
- 这是有名的飞鸽传书的源代码, 飞鸽源码,大家可以好好参考下()
MATLAB
- ARMA和变化系数算法，用于电力系统短期负荷预测，很准确(ARMA algorithm and change coefficient algorithm for power system short-term load forecasting)
挑战19
- In this section you can find all available community made tools for editing Arma 3. You can use the filters to set the prefered order of the files including alphabetical order. If you can not find the file you are looking for the Search Function mi
arimanet
- ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳
115157681arma
- 已知1991-2008年的值： 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90 8.10 8.30 用GM(1,1)灰色模型和bp神经网络预测一直到2050年的值，用matlab实现(1991-2008 known value: 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90
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- arma时间序列的研究模型，研究预测股票(ARMA model help us to predict the stock price, GDP, etc. One of problems in real finance life is how to modelate the market risk. I think that this model that i build can help.)
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- b——双精度实型一维数组,长度为(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑动平均系数, a——双精度实型一维数组,长度为(()
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- Autoregressive conditional kurtosis
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- 递推最小二乘参数辨识，适用于ARMA模型，锂电池等效电路模型参数辨识时使用(RLS for parameter identification)
yuce
- 时间序列预测(time forecast)
Arma-Garch-Copula
- garch copula 带论文和code例句(garch copula with paper and code)