ARIMA
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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 ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34123 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Yuyan Wang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。 解决方案 任务/目标 根据基金净值的要求，运用多种模型分析实现股票 ......
R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2831 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr） 很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
ARIMA
ARIMA(p,d,q) forecasting equation: ARIMA models are, in theory, the most general class of models for forecasting a time series which can be made to be ......
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是帮助客户构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分 ......
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据
全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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 ......
使用 Ploomber、Arima、Python 和 Slurm 进行时间序列预测
在这篇博客中，我们将回顾如何使用 Arima 进行时间序列预测的原始 .ipynb 笔记本，将其模块化为 Ploomber 管道，并在 Slurm 上运行并行作业。 ......
时序分析：Python 中的 ARIMA 模型
时间序列分析广泛用于预测和预测时间序列中的未来点。自回归积分移动平均线（ARIMA）模型广泛用于时间序列预测，被认为是最流行的方法之一。在本教程中，我们将学习如何在 Python 中构建和评估用于时间序列预测的 ARIMA 模型。 ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测、稳定性、白噪声检验可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31480 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 ......
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益 介绍 ......
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季 ......
Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24407 最近我们被客户要求撰写关于金融时间序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
用Python语言进行时间序列ARIMA模型分析
应用时间序列 时间序列分析是一种重要的数据分析方法，应用广泛。以下列举了几个时间序列分析的应用场景： 1.经济预测：时间序列分析可以用来分析经济数据，预测未来经济趋势和走向。例如，利用历史股市数据和经济指标进行时间序列分析，可以预测未来股市的走向。 2.交通拥堵预测：时间序列分析可以用来预测交通拥堵 ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......