RMetrics公司

Rmetrics开源项目:Rmetrics开源软件结合了探索性数据分析、统计建模和快速模型原型制作,拥有数百个基于现代方法的功能。R/Rmetrics软件包嵌入R中,为统计学和金融学教学创建了一个一流的系统。Rmetrics包括时间序列计量经济学、假设检验、GARCH建模和波动性预测、极值理论和Copulae、衍生品定价、投资组合分析、设计和优化等等。


zbMATH中的参考文献(参考文献35条)

显示第1到第20个结果,共35个。
按年份排序(引用)
  1. Arachchige,Chandima N.P.G。;普伦德加斯特,卢克A。;斯达特,罗伯特G.:变异系数的稳健类比(2022)
  2. 卡林,M.J。;洛佩斯,S.R.C。;de Souza,R.M.:估计α稳定分布参数的贝叶斯方法(2021)
  3. 诺德豪森,克劳斯;费舍尔,格雷戈;Filzmoser,Peter:合成时间序列的盲源分离(2021)
  4. 太阳,泽群;Fisher,Thomas J.:使用参数引导法测试两个时间序列之间的相关性(2021年)
  5. 张永利;滚啊,克雷格;杨玉红:动态相关矩阵的估计与预测:非线性公共因子法(2021)
  6. 赵欣;理发师,斯图尔特;泰勒,查尔斯·C。;米兰,佐卡:基于流数据回归树的区间预测(2021)
  7. 阿西酮,贾科莫;列昂内科,尼古拉;Pirozzi,Enrica:分数Erlang队列(2020)
  8. Arratia,Argimiro;阿尔伯特多拉多:隔夜缺口下止损规则的有效性(2019年)
  9. 胡什科娃,玛丽;纳塔莉,诺梅耶;尼布尔,托比亚斯;Selk,Leonie:非参数AR-ARCH模型规范测试(2019)
  10. 纳格勒,T。;布曼,C。;Czado,C.:稀疏高维vine-copula模型的模型选择及其在投资组合风险中的应用(2019)
  11. 桑切斯·埃斯皮加尔斯,何塞。;格里玛,佩尔;Marco Almagro,Lluís:单峰分布数据正态性检验的图形比较(2019年)
  12. 戴维斯,理查德A。;德雷斯,霍尔格;塞格斯,约翰;Warchoł,Michał:尾部过程的推断及其在金融时间序列建模中的应用(2018)
  13. 埃布纳,布鲁诺;凯尔,伯恩哈德;Meintanis,Simos G.:具有重尾创新的随机波动率模型的傅立叶推断(2018)
  14. 圣宾格尔,约翰内斯;Endres,Sylvia:高频数据上的均值回复跳跃扩散模型(2018年)
  15. 圣宾格尔,约翰内斯;曼戈尔德,本尼迪克;Krauss,Christopher:vine copulas的统计套利(2018)
  16. 马查洛娃,J。;赫伦,K。;Monti,G.S.:使用平滑样条对中心对数比变换密度函数进行预处理(2016)
  17. 米尔扎伊·塔拉波什提,法提米;侯赛因Javedani Sadaei;埃纳亚提法,拉苏尔;加德尔哈·吉玛雷斯,腓特烈;马哈茂德、马苏;Eslami,Tayyebeh:利用指数模糊时间序列混合模型预测股市(2016)
  18. Schlägel,Ulrike E公司。;Lewis,Mark A.:分析运动模型对可变步长离散化鲁棒性的框架(2016)
  19. 陈一宁:具有对数凹创新的半参数时间序列模型:极大似然估计及其一致性(2015)
  20. 吉姆·内兹·加梅罗,M.多洛雷斯;Kim,Hyung Moon:基于特征函数的快速拟合优度检验(2015)