当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

garch模型在线播放_garch模型建模步骤和方法(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

garch模型

EViews数据分析全攻略，轻松上手！ 𐟓Š 描述性统计分析探索变量的基本统计特征，如均值、中位数和方差。路径：View > Descriptive Statistics & Tests。 𐟓ˆ 回归分析使用普通最小二乘法（OLS）估计线性模型，例如 y = c + x1 + x2。路径：Open > Equation 输入模型公式。 𐟓Š 时间序列分析单位根检验：测试序列的平稳性（ADF）。 ACF/PACF：查看序列的自相关和偏自相关特性。路径：View > Unit Root Test 或 View > Correlogram。 𐟓ˆ 面板数据分析固定效应与随机效应模型。使用 Hausman 检验选择模型。路径：Estimate Equation > 设置Panel Options。 𐟓Š 协整分析检测变量间的长期均衡关系。常用方法：Engle-Granger 或 Johansen 检验。路径：View > Cointegration Test。 𐟓ˆ 波动率分析 ARCH/GARCH模型：分析序列波动性。路径：Estimate Equation > 选择 ARCH。 𐟓Š 因果检验检测变量之间的Granger因果关系。路径：View > Granger Causality。 𐟓ˆ 预测分析基于模型生成未来趋势预测。路径：模型估计后选择 Forecast。 𐟓Š 非线性模型 Logit/Probit模型：处理二分类问题。路径：Estimate Equation > 选择 Binary 类型。 𐟓ˆ 高级模型 VAR模型：分析多变量动态关系。脉冲响应函数（IRF）：评估系统对冲击的反应。路径：Estimate Equation > VAR 类型。

金融计量学EViews实证分析指南 𐟓Š 实训内容：数据收集与预处理：收集某一金融市场（如股票市场、债券市场或外汇市场）的历史数据，包括收盘价、收益率、波动率等关键指标。对数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值。差分方程与动态模型：利用差分方程对时间序列数据进行建模，分析数据中的动态特性。构建并估计一个简单的滞后模型，解释其经济含义。平稳AR模型与平稳ARMA模型：使用平稳AR模型和平稳ARMA模型对时间序列数据进行拟合。比较不同模型的拟合效果，选择最优模型，并解释模型的经济学意义。 GARCH模型：利用GARCH模型对金融市场的波动率进行建模。估计模型的参数，并解释模型如何捕捉市场的波动聚集现象。向量自回归(VAR)模型：选取多个金融市场指标，构建VAR模型。分析各变量之间的动态关系，进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验所选金融市场指标之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，构建误差修正模型，并解释其经济学含义。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测。评估模型的预测性能。 𐟓‹ 实训要求：学生需要按照上述实训内容逐一完成，确保每个步骤都有详细的操作和结果记录。实训过程中应注重模型的经济学解释，而不仅仅是技术操作。预测结果应基于模型的实际表现，不得人为调整。提交的实训报告应包含数据描述、模型构建过程、结果展示和经济学解释等内容。 𐟓ˆ 示例分析：单位根检验：对深证成指收盘价序列进行ADF检验，结果显示存在单位根，说明序列非平稳。差分方程建模：对深证成指收盘价序列进行一次差分后，建立AR模型，结果显示模型拟合效果良好。 GARCH模型：利用GARCH模型对深证成指的波动率进行建模，估计参数后发现模型能有效捕捉市场的波动聚集现象。 VAR模型：选取多个金融市场指标构建VAR模型，分析各变量之间的动态关系，并进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验深证成指与上证指数之间是否存在协整关系，结果显示存在协整关系，构建误差修正模型后发现短期波动会向长期均衡调整。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测，并评估模型的预测性能。

留学生金融学秘籍𐟓š 𐟌Ÿ 留学生金融学与经济学辅导，全方位覆盖你的学术需求！ 𐟓ˆ Eviews时间序列分析、MA、AR、GARCH模型，我们一一为你解析。 𐟔 平稳性检验、差分、白噪声检验，ACF和PACF模型识别，参数估计，残差检验，预测，我们提供标准建模和简洁报告。 𐟓Š 金融数据分析、企业融资、投资组合管理、买方量化、量化金融、货币理论与政策，我们都有深入的研究。 𐟌 金融危机与稳定、金融法规与合规、证券分析、绿色金融与可持续投资，我们关注全球金融动态。 𐟒𜠧灥‹Ÿ与风险投资、宏观经济学、固定收益证券、金融市场微观结构、投资学、实证金融研究、金融建模、金融学原理、企业财务、信用分析、风险管理与保险，我们提供全面的金融教育。 𐟏栥𞮨炧𛏦𕎥�€金融工程、个人理财、金融技术(FinTech)、短期金融、量化金融、金融经济学、财务规划、资本市场、金融衍生品商务与经济统计，我们紧跟金融前沿。 𐟓š 我们提供Essay、Report、Assignment、Presentation、Quiz、Exam等全方位辅导，答疑解惑，助你学术成功。 𐟔 不是中介，不是机构，我们是你学术路上的坚实后盾。

时间序列中的冲击如何量化？在撰写涉及时间序列的论文时，如VAR、VECM、GARCH模型等，自变量通常表示某种冲击（shocks），例如油价冲击或气温冲击。那么，如何衡量这些冲击呢？首先，需要明确的是，这些冲击并不是原始序列，而是原始序列的变化量。以油价冲击为例，一种常见的衡量方法是使用对数差分，即油价的变化量。然而，这种衡量方法并没有考虑到冲击的非对称效应。在实际经济中，油价上涨和下跌对宏观经济的影响可能是不同的，因此需要更复杂的方法来量化这种非对称效应。以下是一些常用的非对称效应量化方法： Mork（1989）的方法：通过两个等式来计算非对称效应。 Hamilton（1996）的方法：使用一个等式来量化非对称效应。 Lee et al.（1995）的方法：同样使用一个等式来计算。这些方法在Stata中都可以很好地实现，并且可以作为稳健性检验的一种方式。通过比较不同方法的结果，可以更全面地了解油价冲击对宏观经济的影响。此外，气候变化（如气温变化）也会引起宏观经济的变化。在量化这些冲击时，也需要考虑到非对称效应的存在。通过使用上述方法，可以更准确地衡量这些冲击对宏观经济的影响。

𐟓Š 金融时间序列分析模型大全 𐟓ˆ 𐟔 探索金融数据的世界，我们为你提供了以下一系列强大的时间序列分析模型： VAR、TVP-VAR、MS-VAR、TVP-FAVAR 𐟓Š ARMA、ARIMA、SARIMA 𐟓ˆ Holt-Winters 𐟌᯸ GARCH族模型，包括GARCH（1，1）波动率、GARCH-VaR、DCC-GARCH、GARCH-MIDAS 𐟓Š 风险度量：VaR、CoVaR、deltaCoVaR、%CoVaR、ES、MES、SRISK 𐟓 溢出指数与关联网络：DY溢出指数、滚动窗口DY、TVP-VAR-DY、QVAR-DY、DCC-GARCH-DY、LASSO-VAR-DY、STVAR-DY、Elastic-DY、Ridge-DY 𐟌 BK溢出指数：TVP-VAR-BK-DY、QVAR-BK-DY、LASSO-VAR-BK-DY、Elastic-BK-DY 𐟌 尾部风险网络：TENET模型、LASSO模型、格兰杰因果检验网络、BGVAR模型 𐟌 Granger因果检验：diks2006非线性格兰杰因果检验、diks2016多元非线性格兰杰因果检验、bla2016分位数非参数格兰杰因果检验、gls2016混频格兰杰因果检验、shi2018动态格兰杰因果检验 𐟓ˆ 系统性金融风险指数、金融压力指数FSI、投资者情绪指数CICSI 𐟓Š 非线性分布滞后自回归模型NARDL、违约概率KMV模型、GSADF模型 𐟓ˆ 羊群效应、放牧效应、CCK模型、CSAD模型、面板模型 𐟓Š 𐟔砩€‰择适合你的模型，深入分析金融数据，揭示隐藏的规律和趋势。我们为你提供了丰富的工具和方法，助你一臂之力！

EViews回归预测全攻略：6种模型详解 𐟓… 时间序列分析（ARIMA模型）建立模型：点击`Quick -> Estimate Equation`，在弹出的框中输入ARIMA模型表达式，例如`y c ar(1) ma(1)`。结果解读：查看系数估计和显著性，判断模型的拟合效果和残差特征。 𐟓Š 面板数据分析（固定效应或随机效应模型）设定面板数据：点击`View -> Panel Structure`，指定面板ID和时间维度。建立模型：在`Estimate Equation`框中输入回归方程，并选择估计方法为“Panel EGLS”，根据需求选择“固定效应”或“随机效应”。结果解读：关注系数和显著性，并使用Hausman检验（`View -> Panel Estimation -> Correlated Random Effects`）判断模型选择的适用性。 𐟓ˆ Logit和Probit模型（用于二元响应变量）建立模型：在`Estimate Equation`框中输入二元响应变量的模型表达式，并选择`Binary - Probit`或`Binary - Logit`模型类型。结果解读：查看每个自变量的系数和显著性，判断其对响应变量的影响方向与强度。 𐟓Š 协整分析单位根检验：点击`View -> Unit Root Test`，选择Augmented Dickey-Fuller或Phillips-Perron检验，判断数据的平稳性。协整检验：对于非平稳序列，点击`View -> Cointegration Test`，选择Johansen协整检验，判断长期均衡关系。 𐟓ˆ VAR模型（向量自回归模型）设定滞后阶数：点击`View -> Lag Structure`，选择适合的滞后阶数。建立模型：在`Estimate Equation`框中选择VAR模型，输入方程并设置滞后阶数。结果解读：查看冲击响应函数（`View -> Impulse Response`）分析变量间的动态关系。 𐟓Š GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）建立模型：在`Estimate Equation`框中选择`ARCH - GARCH`模型类型，输入例如`y c ar(1) arch(1) garch(1)`。结果解读：观察波动性序列的条件异方差，评估模型对金融数据波动性的刻画效果。

SRM 5.29考试心得分享 𐟓š 总共花了3.5小时考试，不到1.5小时就搞定了。计算题部分：题目相对简单，主要是时间序列和广义线性模型（GLM）的计算。有一道题目问了残差的方差，当时还真愣了一下，后来才反应过来是什么东西𐟘‚。概念题部分：聚类和决策树占了70%，这两部分主要考察概念，计算题不多。KNN考了两道题，一道是应用题，另一道是给图像问估计方法。其他题目包括似然比检验（LRT）的应用、GARCH模型的系数条件、给密度函数问哪个更适合估计理赔金额、岭回归（ridge）和套索回归（lasso）的区别、滤波器的应用等。总体来说，考试难度大概在6左右，有2-3道题目没见过，但仔细想想还是能蒙一个答案。建议大家多看看《Introduction to Statistical Learning》这本书，真的很有帮助！ASM的计算题不用太纠结，多刷刷概念题。我考前看的一些很偏的计算题都没考到，甚至交叉验证（CV）、信息准则（AIC、BIC）也没考到，不过还是得看看这些内容。祝大家考试顺利！𐟓ˆ

金融学论文选题指南：从定性到实证分析嘿，大家好！今天我们来聊聊金融学论文选题的事儿。无论你是金融专业的本科生、研究生，还是对这个领域感兴趣的其他朋友，这些选题都能给你一些灵感。话不多说，直接上干货！金融科技方面 𐟚€ 金融科技的发展现状和未来趋势研究：这个选题可以从多个角度来探讨，比如金融科技如何改变传统银行业务，或者它未来的发展方向是什么。金融科技对传统银行业务的影响研究：你可以通过对比传统银行和金融科技公司的发展情况，来分析它们之间的竞争关系和合作空间。金融科技的自身风险分析：研究金融科技公司在运营过程中可能遇到的风险，比如技术安全、数据隐私等问题。金融科技对互联网银行创新研究：以某个具体的互联网银行为例，探讨它们如何在金融科技的背景下进行创新。金融科技背景下商业银行数字化转型战略分析：研究商业银行如何在金融科技的冲击下进行数字化转型。普惠金融的发展研究：探讨金融科技如何帮助普及金融服务，特别是对偏远地区和低收入人群的影响。银行业方面 𐟏抦ˆ‘国商业银行的收入结构转型研究：分析商业银行收入结构的变化趋势和影响因素。我国商业银行资产管理业务的现状及发展趋势研究：探讨资产管理业务在商业银行中的地位和未来发展方向。吉林省农村金融支持乡村产业振兴的对策研究：以吉林省为例，探讨农村金融如何支持乡村产业的发展。我国社区银行的现状及前景分析：研究社区银行在国内的发展情况和未来前景。商业银行绿色信贷业务发展问题浅析：探讨商业银行如何在绿色信贷业务中进行创新和发展。商业银行从事影子银行业务的影响因素研究：分析商业银行参与影子银行业务的原因和影响因素。我国商业银行低碳金融业务发展研究：探讨低碳金融业务在商业银行中的发展情况和未来趋势。我国央行发行数字货币存在的问题分析：研究央行发行数字货币可能遇到的问题和挑战。商业银行不良贷款产生的原因及对策研究：以某个具体的银行为例，探讨不良贷款产生的原因和对策。中小企业融资方面 𐟏튦ˆ‘国中小企业融资存在的主要问题及对策研究：基于某个具体的实证分析，探讨中小企业融资面临的主要问题和解决方案。中小企业融资方式的探讨：基于某个中小企业集群融资方式的实证分析，探讨中小企业融资的方式和效果。金融缺口、金融创新：中小企业融资难的理论解释及对策分析：探讨中小企业融资难的原因和解决方法。科技型中小企业融资模式浅析：研究科技型中小企业的融资模式和特点。供应链金融模式下中小企业融资模式探析：探讨供应链金融模式下中小企业的融资方式和效果。浅析中小企业的融资方式：总结中小企业的主要融资方式，并分析它们的优缺点。互联网金融方面 𐟌 互联网金融对商业银行业务的影响及对策研究：探讨互联网金融对商业银行业务的影响和对策。互联网金融下第三方支付对商业银行业务运作的影响及对策研究：分析第三方支付对商业银行业务运作的影响和对策。互联网金融监管发展现状及趋势分析：以某个具体的省份为例，探讨互联网金融监管的发展情况和未来趋势。互联网消费金融产品的发展研究：以某个具体的消费金融产品为例，探讨它们的发展情况和未来前景。互联网金融发展对商业银行主营业务的影响及对策研究：分析互联网金融对商业银行主营业务的影响和对策。互联网金融对我国商业银行信贷业务的影响分析：探讨互联网金融对商业银行信贷业务的影响和对策。互联网金融对广东省农村经济增长的影响：分析互联网金融对广东省农村经济增长的影响和作用。互联网金融对我国中小商业银行的影响研究：探讨互联网金融对中小商业银行的影响和对策。互联网金融与小微企业融资成本研究：分析互联网金融对小微企业融资成本的影响和作用。互联网金融背景下的普惠金融发展研究：探讨普惠金融在互联网金融背景下的发展情况和未来前景。互联网金融的风险监管问题研究：分析互联网金融的风险监管问题和对策。实证分析方面 𐟔스𘪨‚᧚„风险价值度VaR度量与实证分析：基于GARCH模型及历史模拟法，探讨个股的风险价值度度量方法。基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的股市外汇风险研究：通过实证分析，探讨股市外汇风险的管理方法。基于ACoVaR方法的商业银行、外汇市场、股票市场系统性风险研究：分析系统性风险在不同市场之间的传递效应。基于双线性GARCH-VaR模型的人民币汇率、股票市场、创业板市场风险测度：通过实证分析，探讨不同市场之间的风险关联性。系统性金融风险的溢出效应分析：基于某个具体的实证分析，探讨系统性金融风险的溢出效应和影响因素。第三方支付对我国商业银行盈利能力影响的实证研究：通过实证分析，探讨第三方支付对商业银行盈利能力的影响和对策。希望这些选题能给你一些灵感！无论你选择哪个方向，都祝你好运！如果有更多问题，欢迎留言讨论哦！

气候政策不确定性对能源市场风险溢出的影响 𐟌 背景：近年来，气候危机事件导致全球能源市场出现剧烈波动。2021年底，欧洲能源危机爆发，引发国际能源价格大幅波动，并迅速传染至其他市场，成为自1973年石油危机以来最严重的能源危机。与之前的石油危机不同，此次危机主要由两方面原因造成：一是全球极端气候事件频发，导致能源需求增加，能源短缺问题更加突出；二是气候变化政策转变，使得传统石化能源过早退出市场，而清洁能源供给不稳定，供需失衡导致能源价格快速上涨。 𐟌ꠦ–𙦳•：分位数向量自回归（QVAR） 𐟓Š 溢出结果分析：论文呈现了溢出表、动态总溢出（TCI）和动态方向性溢出（From To Net），分析结果较为常规。 𐟒堃PU对能源市场间风险溢出效应的影响分析：建立GARCH-MIDAS-CPU模型，结果如下： 和 参数均在1%的显著性水平上显著，且š„值小于1，表明构建的GARCH-MIDAS-CPU模型是稳定的。参数 的估计结果显著且为正值，说明CPU会显著加剧全球能源市场间的风险溢出。参数 的估计结果还呈现明显的非对称倒U型特征。在正常市场状态下，CPU对风险溢出的影响力最强；而在极端市场波动时期，投资者的情绪受到极度悲观或极度乐观情绪的支配，此时CPU的变化对风险溢出仅产生有限冲击。

计量论文选题，避坑必看！在写计量实证论文的时候，很多新手在选题阶段因为没有注意到一些坑，结果开题报告一交，实际写作时才发现各种问题，搞得自己措手不及。更糟糕的是，这时候修改题目可能成本巨大，甚至不被允许。所以，我们在选题时一定要尽量避开这些坑。老师结合最近近百位新手的咨询内容和遇到的困难，总结了一些典型的坑，分享给大家：数据可得性 𐟓Š 首先，考虑数据的可得性非常重要。很多选题集中在一些比较微观的领域，数据很难在公开市场找到。比如，有人想研究气候风险如何影响银行贷款的违约，如果真的要做得好，需要拿到各个地点各种气候相关数据，还要拿到银行逐笔贷款的数据，并且要拿到这些贷款的其他关键风险指标作为控制变量。这些数据你能拿到吗？模型复杂度 𐟧补ž‹不一定越复杂越好，尽量不要选择自己不擅长的模型。有些同学看到别人用了什么复杂的模型（如状态空间模型、DCC-GARCH），或者最近流行什么模型（比如动态面板模型、复杂的中介效应），自己也想用，结果实操时把自己搞晕了。有的同学想到的是请外援帮忙，但这个行业坑特别多，没有找到靠谱的老师，结果自己也不懂原理，怎么保证老师给你做的是对的呢？数据分析 𐟓ˆ 在确定选题前，尽可能先尝试进行数据分析，看是否有符合预期的结论。有的萌新论文写到一半了，发现关键变量不显著、系数相反，调了半天也调不过来，导致陷入被动境地。这种情况多出现在因果关系在理论上就不大明确的论点上。前沿性 𐟚€ 非大神，不建议选没人写过或过于前沿的东西。比如，气候风险压力测试现在很热门，但可得到的文献不多，而且多是英文。在写之前，多去期刊论文网站查查，看前人研究是否足够多。其他坑 𐟕𓯸 至于其他坑，网上很多帖子都有，老师就不写一些跟别人重复的了。希望这些建议能帮到大家，避免在选题时踩坑，顺利完成论文写作！

专栏内容推荐

1050 x 692 · jpeg
【时间序列分析】非平稳序列的随机分析---6.条件异方差模型②：GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1920 x 1344 · jpeg
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型滚动估计，预测VaR和回测分析股票时间序列 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 700 · png
【技术推文】R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
474 x 423 · jpeg
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究（Python代码实现）_garch-lstm-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1344 x 960 · png
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列_garch模型怎么看预测结果-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
746 x 481 · png
数学建模--ARCH和GARCH模型
素材来自:ngui.cc

635 x 252 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 323 · png
【技术推文】R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 720 · png
DCC-GARCH模型代码及实现案例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 521 · png
【技术推文】R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 771 · png
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1118 x 548 · jpeg
ARIMA和ARIMA-GARCH模型预测股票价格-R语言 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1885 x 1087 · jpeg
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究（Python代码实现） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 152 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1240 x 945 · jpeg
DCC-GARCH模型及动态CoVaR计算案例与代码_dccgarch模型结果解读-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:cxymm.net
241 x 78 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

391 x 76 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

505 x 367 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
389 x 83 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

415 x 126 · jpeg
ARCH模型和GARCH模型实证分析及R语言实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 471 · jpeg
时间序列模型的基础原理与构建（五）-条件异方差模型的GARCH模型与Eviews操作 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1344 x 960 · png
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列_garch模型怎么看预测结果-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
890 x 488 · jpeg
如何证明Garch(1,1)模型肥尾（峰度>3，四阶矩） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

640 x 1000 · png
时间序列实战之ARIMA+GARCH模型及Python实现_arima garch-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
594 x 134 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

601 x 180 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2221 x 1194 · jpeg
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究（Python代码实现） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1546 x 454 · jpeg
【时间序列分析】非平稳序列的随机分析---6.条件异方差模型②：GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 669 · png
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率 - 墨天轮
素材来自:modb.pro
672 x 671 · png
GARCH模型应用：以国泰君安为例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 539 · png
【技术推文】R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

384 x 139 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
461 x 195 · jpeg
时间序列--GARCH模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1186 x 809 · png
数学建模--ARCH和GARCH模型
素材来自:ngui.cc
545 x 525 · jpeg
GARCH模型的建模步骤？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)