Domande taggate «finance»

La scienza che descrive la gestione, la creazione e lo studio di denaro, banche, credito, investimenti, attività e passività.

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Qual è la differenza tra GARCH e ARMA?
Sono confuso. Non capisco la differenza tra un processo ARMA e un processo GARCH .. per me ci sono gli stessi no? Ecco il processo (G) ARCH (p, q) 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} Ed ecco l'ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = …
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
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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T-test robusto per media
Sto provando a testare la null , rispetto all'alternativa locale E [ X ] > 0 , per una variabile casuale X , soggetta ad inclinazione da lieve a media e curtosi della variabile casuale. Seguendo i suggerimenti di Wilcox in "Introduzione alla stima robusta e al test di ipotesi", …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
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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Serie storiche distanziate in modo irregolare nella ricerca finanziaria / economica
Nella ricerca di econometria finanziaria, è molto comune indagare le relazioni tra serie temporali finanziarie che assumono la forma di dati giornalieri . La variabile sarà spesso resa prendendo la differenza del log, per esempio; ln ( P t ) - ln ( P t - 1 ) .I(0)I(0)I(0)ln(Pt)−ln(Pt−1)ln⁡(Pt)−ln⁡(Pt−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) Tuttavia, …
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L'applicazione di ARMA-GARCH richiede stazionarietà?
Userò il modello ARMA-GARCH per le serie temporali finanziarie e mi chiedevo se le serie dovessero essere stazionarie prima di applicare il modello in questione. So di applicare il modello ARMA, la serie dovrebbe essere stazionaria, tuttavia non sono sicuro per ARMA-GARCH poiché includo errori GARCH che implicano cluster di …
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Primi passi per imparare a prevedere i periodi di crisi finanziaria utilizzando l'apprendimento automatico
Sto cercando di capire come utilizzare l'apprendimento automatico per prevedere la serie finanziaria 1 o più passi nel futuro. Ho una serie di attività finanziarie con alcuni dati descrittivi e vorrei formare un modello e quindi utilizzare il modello per prevedere n-passi avanti. Quello che ho fatto finora è: getSymbols("GOOG") …
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Buoni libri / documenti sul punteggio di credito
Sto cercando raccomandazioni di libri sul punteggio di credito. Sono interessato a tutti gli aspetti di questo problema, ma principalmente a: 1) Buone funzionalità. Come costruirli? Quali si sono dimostrati buoni? 2) Reti neurali. La loro applicazione al problema del punteggio di credito. 3) Ho scelto le reti neurali, ma …
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