芬茨

金融时间序列分析。蔡随同(2005)金融时间序列分析,第二版(威利)。包括一些示例所需的数据集、函数和脚本文件。版本0.3-x包括文本和脚本文件中使用的所有数据文件的R对象,以重新创建第1-3章和第9章以及第4章和第11章的部分分析。


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  1. Akyildiz,厄默德尼兹;Míguez,Joaquin:推动粒子过滤器(2020)
  2. Ayele,Amare Wubishet;Gabreyohannes,Emmanuel;Edmealem,Hayimro:检验埃塞俄比亚市场白银价格波动及其宏观经济决定因素的广义自回归条件异方差模型(2020年)
  3. Alessandra Cretarola;FigáTalamanca,Gianna;Patacca,Marco:市场关注和比特币价格建模:理论、估计和期权定价(2020年)
  4. Divisekara,Roshani W.;Nawarathna,Ruwan D.;Nawarathna,Lakshika S.:主要金融工具全球市场价格预测(2020年)
  5. Hai,Tran Hoang:使用独立成分分析法估计具有异方差的结构自回归中的波动因果关系(2020年)
  6. Li,Z.Merrick;Laeven,Roger J.A.;Vellekoop,Michel H.:基于高频数据的相关微观结构噪声和综合波动率估计(2020年)
  7. Mazzarisi,P.;Barucca,P.;Lillo,F.;Tantari,D.:具有持续链接和节点特定潜在变量的动态网络模型,并应用于银行间市场(2020年)
  8. Mohammed,Geleta T.;Aduda,Jane A.;Kube,Ananda O.:使用人工神经网络和模糊推理系统改进EGARCH模型的预测(2020年)
  9. Bodnar,Taras;Okhrin,Ostap;Parolya,Nestor:高维平均向量的最优收缩估计(2019年)
  10. Bose,Mahua;马里,Kalyani:设计模糊时间序列预测模型:调查(2019年)
  11. Cascone,Marcos H.;Hotta,Luiz K.:存在缺失值时GARCH模型的准最大似然估计(2019年)
  12. 陈立凯;吴伟彪:高维时间序列趋势检验(2019)
  13. 崔智恩;申东湾:基于参数和非对称模型的金融波动分位数预测(2019年)
  14. Goel,Anubha;Sharma,Amita;Mehra,Aparna:使用copula对混合CVaR-STARR比率进行稳健优化(2019年)
  15. Jonker,Jonker;Aravkin,Aleksandr;Burke,James V.;Pillonetto,Gianlugi;Webster,Sarah:奇异状态空间模型的快速鲁棒方法(2019)
  16. Majda,Andrew J.;Tong,Xin T.:具有严格极端事件和重尾的简单非线性模型(2019)
  17. Manikas,Theodoros;Papavasiliou,Anastasia:均匀化方程的扩散参数估计(2019年)
  18. Mazzarisi,Piero;Lillo,Fabrizio;Marmi,Stefano:《当恐慌让你失明:通向系统性风险的混乱之路》(2019)
  19. Naik,Pratik;Pandita,Piyush;Aramideh,Soroush;Bilionis,Ilias;Ardekani,Arezoo M.:表面活性剂聚合物驱油的贝叶斯模型校准与优化(2019)
  20. Neuberg,Richard;Glasserman,Paul:估计市场风险管理协方差矩阵和信用违约掉期案例(2019年)

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