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29条)

显示第1到第20个结果,共29个。
按年份排序(引用)
  1. 阿西酮,贾科莫;列昂内科,尼古拉;Pirozzi,Enrica:分数Erlang队列(2020)
  2. Arratia,Argimiro;阿尔伯特多拉多:隔夜缺口下止损规则的有效性(2019年)
  3. š科夫á, 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)
  4. 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)
  5. Sá乔斯·恩切兹·埃斯皮加尔斯é A、 。;格里玛,佩尔;Marco Almagro,路易斯安那州立大学ís: 单峰分布数据正态性检验的图形比较(2019年)
  6. 戴维斯,理查德A。;德雷斯,霍尔格;塞格斯,约翰;瓦乔ł, 米莎ł: 尾部过程推断及其在金融时间序列建模中的应用(2018)
  7. 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)
  8. Stü宾格,约翰尼斯;Endres,Sylvia:高频数据上的均值回复跳跃扩散模型(2018年)
  9. Stü宾格,约翰尼斯;曼戈尔德,本尼迪克;Krauss,Christopher:vine copulas的统计套利(2018)
  10. 马查洛夫á, J、 。;赫伦,K。;蒙蒂,G。S、 :使用平滑样条对中心对数比转换密度函数进行预处理(2016年)
  11. 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·吉马尔ã埃斯,弗雷德里科;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)
  12. 雪儿ä凝胶,Ulrike E。;Lewis,Mark A.:分析运动模型对可变步长离散化鲁棒性的框架(2016)
  13. 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)
  14. 吉姆é尼兹·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)
  15. 马提莱宁,马库斯;诺德豪森,克劳斯;Oja,Hannu:时间序列的新独立成分分析工具(2015)
  16. Arratia,Argimiro:计算金融。R入门课程(2014)
  17. Coin,Daniele:通过多项式回归估计指数功率分布中的功率参数的方法(2013)
  18. 吉兰,埃里克;里巴特,马修;Stephenson,Alec G.:极值分析的软件评论(2013)
  19. Gneting,蒂尔曼;Ranjan,Roopesh:组合预测分布(2013)
  20. Honda,Toshio:具有重尾和强相关误差的非参数分位数回归(2013)