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悠悠楠杉

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2025-08-07

时间序列三剑客：ARIMA、GARCH与VAR模型的实战指南
时间序列三剑客：ARIMA、GARCH与VAR模型的实战指南
在量化金融与商业分析领域，时间序列模型如同老练的侦探，能从杂乱的数据波动中捕捉隐藏的规律。今天我们将重点探讨三类经典模型：擅长趋势挖掘的ARIMA、专注波动率预测的GARCH，以及处理多变量关系的VAR。这些模型在R和Python中均有成熟实现，但要注意——数据格式的规范处理往往比模型选择更重要。一、数据格式：时间序列的通行证无论是R的ts对象还是Python的xts格式，规范的时间戳是建模前提。以R为例：r将data.frame转换为xtslibrary(xts) stock_prices <- xts(df[, -1], order.by = as.Date(df$date))常见陷阱包括： 1. 时间戳间隔不规律（需用to.period()转换） 2. 存在缺失值（建议用na.approx()线性插值） 3. 频率标记错误（frequency=12表示月度数据）二、ARIMA：预测趋势的核心武器模型原理ARIMA(p,d,q)由三部分组成： - AR(p)：当前值与过去p期值的线性组合 - I(d)：差分的阶数（消除非平稳性） - MA(q)：当前误差与过去q期误差的...
2025年08月07日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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