1. 多元GARCH预测
运用V aR模型对股票组合进行风险测度的关键之一是得到组合条件协方差矩阵.而经典的多元GARCH模型来求解波动率面临着估计参数过多,计算量庞大的问题.因此,使用正交GARCH模型和CCC模型来估算波动率,并以沪深两市A股市场上四个行业的65只股票为样本,使用RM SE和M AD指标比较这些模型的预测能力,求得股票组合的V aR,得出前者效率高和后者预测能力略高的结论.
在风险管理中,V aR技术已经得到了广泛的运用.该技术能够对风险进行量化测度,了解V aR的大小及其变化,不仅可以获知自身所面临的风险,还能够通过积极调整资产配置来达到降低风险和提高收益的目的.而对于这些V aR模型而言,价格波动率和相关性的估计和预测是极其重要的.Bo llers
2. 有没有会用Python编写一个简单的建模股票价格的小程序能够对股票数据进行简单预测即可！求助！
虽然懂python 但是不懂股票，
采用random()可以么，哈哈
3. 金融时间序列分析用R语言建立AR模型！
对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型
对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。
4. 什么时候用回归分析，什么时候用时间序列
方法不同。回归分析是研究变量之间的统计相关关系的一种统计方法。它从自变量和因变量的一组观测数据出发，寻找一个函数式，将变量之间的统计相关关系近似地表达出来。这个能够近似表达自变量与因变量之间关系的函数式。而时间序列更加偏向去有明显的以时间为分割点，某个变量随着时间的推移产生变化。近似于自变量与时间之间的关系。
5. arma模型，ar模型，ma模型有什么本质上的区别
ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。
6. 股票分析选用ar模型好还是ma模型好
直观判断：依据自相关图与偏自相关图，例如自相关图是递减（或震荡递减）而偏自相关是某阶后突变为零的，大体上就是AR 再者就是AIC准则咯，越小越好 沃尔特 恩德斯（Walter Enders) 应用计量经济学——时间序列分析
7. 如何用AR模型预测时间序列
建立arima模型，然后点击forecast
8. AR模型的介绍
AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。
