拓端小助手的博客_原创(22)

R语言基于线性回归的资本资产定价模型（CAPM）

资本资产定价模型（CAPM）是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。本质上，问题是：“该资产的回报是否值得投资？” 在本教程中，我们将应用CAPM模型，使用多元回归模型查看特定股票是否值得投资。

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原创 2021-05-19 22:49:47 1062 阅读

R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

今天上午，在ACT2040课程（关于非人寿保险）中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点（稍后我们将花费更多时间讨论可观察和不可观察的风险因素），我们看了以下简单示例。让代表一个人的身高。考虑以下数据集> Davis=read.table(+ "http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Boo...

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原创 2021-05-19 22:49:46 403 阅读

R语言再保险合同定价案例研究

明天上课的再保险案例研究。目的是为业务中断索赔定价一些非比例再保险合同。考虑以下数据集，> library(gdata)> db=read.xls(+ "https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/SIN_1985_2000-PE.xls",+ sheet=1)Content type 'application/v...

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原创 2021-05-19 22:49:45 214 阅读

如何用R语言绘制生成正态分布图表

这听起来可能是非常老套的，但对于ACT2121概率课程的考试（为精算师学会的P考试做准备），我将提供一个标准的正态分布表。问题在于它永远不是我们要寻找的那个（有时是生存函数，有时是累积分布函数，有时我们只考虑正值，等等）。这是本周五将进行的考试。现在，这是生成它的代码。我确实使用以下代码生成了表格（乳胶格式），> u=seq(0,3.09,by=0.01)...

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原创 2021-05-19 22:49:41 3507 阅读

R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计

本说明介绍了R包bayesGARCH，它提供了具有Student-t创新的简约有效GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计功能。估计过程是全自动的，因此避免了调整MCMC采样算法的繁琐任务。在经验应用程序中显示了该包的用法以交换汇率对数收益。

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原创 2021-05-19 22:49:18 387 阅读

R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略

本文提出了一种优雅的算法，可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型：一种使用历史波动率，另一种使用Garch（1,1）波动率预测。均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> SMA（200）时为长，否则为Short。我想展示如何使用Systematic Inve...

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原创 2021-05-19 22:49:17 284 阅读

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于无监督聚类过程。

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原创 2021-05-19 22:49:15 364 阅读

R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

最近，我写了关于将均值回归时间序列分析模型拟合到财务数据并使用模型的预测作为交易策略基础的文章。继续我们对时间序列建模的探索，让我们研究时间序列模型的自回归和有条件异方差族。特别是，我们想了解自回归综合移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。为什么？好吧，它们在定量金融文献中经常被引用，现在该是我该加快步伐的时候了，为什么不加入我！接下来是我对这些模型的了解，基于拟合...

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原创 2021-05-19 22:49:14 1233 阅读

R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题

今天早上，我们使用一些论文中提到的示例，使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低，并应用了最短路径分析了交通瓶颈。

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原创 2021-05-19 22:49:13 828 阅读

【视频】R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17592最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案。HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于无监督聚类过程。视频：R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例...

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原创 2021-05-19 22:49:12 200 阅读

R语言计量经济学与有时间序列模式的机器学习预测

今天，我们正在与一位精算数据科学专业的学生讨论，这是一个有关保险费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此他建议使用旧数据来训练该模型，并使用最新数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。

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原创 2021-05-19 22:49:10 217 阅读

R语言最优化问题中的共轭函数

在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得

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原创 2021-05-19 22:48:59 855 阅读

R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果

之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”，让我们回到ROC曲线来说明。考虑一个非常简单的数据集，其中包含10个观测值（不可线性分离）

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原创 2021-05-19 22:48:58 2418 阅读

R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LASSO正则化作为一种统计方法来选择相关词语。最后，评估比较所有方法。

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原创 2021-05-19 22:48:56 1365 阅读

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则。假设：贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动可能非常不稳定。营运资金管理一直是一个挑战，最近汇率的走势严重影响了资金。您的CFO使用期货和场外交易（OTC）工具对冲价格风险。

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原创 2021-05-19 22:48:54 597 阅读

R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6763NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集;这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系。1NASA如何组织数据首先，让我们下载JSON文件，并查看元数据中存储的名称。 metadata <- fromJSON("http...

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原创 2021-05-19 22:47:31 625 阅读

R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量

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原创 2021-05-19 22:47:30 315 阅读

R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

本文将分析2007-2018年的工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明位于30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。

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原创 2021-05-19 22:47:28 627 阅读

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法

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原创 2021-05-19 22:47:26 360 阅读

R语言Copula函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)

在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。

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原创 2021-05-19 22:47:24 890 阅读

R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra

Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。罚分的最大似然估计值是使用优化方法（例如有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法）计算的。可以通过R使用rstan包来调用Stan，也可以通过Python使用pystan包。这两个接口都支持基于采样和基于优化的推断，并带有诊断和后验分析。在本次演讲中，它简要展示了Stan的主要特...

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原创 2021-05-19 22:47:23 963 阅读

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM

相对强弱指标（RSI）是最常见的技术指标之一。它用于识别超卖和超买情况。传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影响RSI信号？

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原创 2021-05-19 22:47:21 492 阅读

R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编...

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原创 2021-05-19 22:47:20 453 阅读

R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21825假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。多重比较的问题当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。如

多重比较

原创 2021-05-19 22:28:06 2337 阅读

R语言信用风险回归模型中交互作用的分析及可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21892多元统计分析中，交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同，两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。通俗来讲就是，

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原创 2021-05-19 22:27:40 2189 阅读

Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据

介绍ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法。指数平滑和ARIMA模型是时间序列预测中应用最为广泛的两种方法，它们是解决这一问题的补充方法。指数平滑模型是基于对数据趋势和季节性的描述，而ARIMA模型则是为了描述数据的自相关性。在讨论ARIMA模型之前，我们先来讨论平稳性的概念和时间序列的差分技术。平稳性平稳时间序列数据的性质不依赖于时间，这就是为什么具有趋势或季节性的时间序列不是平稳

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原创 2021-05-19 22:09:43 2874 阅读

【视频】Python和R使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

视频在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现介绍时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领域中鲜为人知的技能之一。使用python创建时间序列预测我们使用以下步骤：时间序列是什么加载和处理时间序列如何检验时间序列的平稳性

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原创 2021-05-19 21:57:34 1576 阅读

R语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22482引言本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。> head(train)拟合..

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原创 2021-05-19 21:31:53 1541 阅读

R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。数据数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变...

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原创 2021-05-19 21:31:50 4161 阅读

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还..

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原创 2021-05-19 21:31:47 1245 阅读

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