关键词：
【中文标题】滚动率预测模型是不是与 ARIMA 相同【英文标题】：Is roll rate forecasting model the same as ARIMA滚动率预测模型是否与 ARIMA 相同 【发布时间】：2018-11-08 10:24:18 【问题描述】：我目前正在尝试建立一个滚动率模型来估计未来几个月的财务损失。我最近了解了 ARIMA 模型，我想知道滚动率模型本质上是自回归还是移动平均？我一直无法在网上找到这些信息。谢谢。
【问题讨论】：
我不了解金融，但它似乎不是基于随机链接的自动回归，我用谷歌搜索了orchardplatform.com/blog/… 和这个dni-institute.in/blogs/… 就是说，这目前不是真的SO 的主题， 似乎有不同的模型（例如马尔可夫链）。引用this p6: ..Roll Rates 经典的roll-rate 模型是一种结构模型，它描述了账户通过拖欠桶滚动的净利率。 （参见图 6。）通过计算历史滚动率的移动平均值来进行预测。 【参考方案1】：不确定这是不是主题，但似乎有不同的模型（例如马尔可夫链）。引用this p6: ..Roll Rates 经典的roll-rate 模型是一种结构模型，它描述了账户通过拖欠桶滚动的净利率。 （参见图 6。）通过计算历史滚动率的移动平均值来进行预测。所以，不，它们不一样。
【讨论】：
解释 ARIMA 模型的预测
】解释ARIMA模型的预测【英文标题】：ExplainingtheforecastsfromanARIMAmodel【发布时间】：2011-02-1016:27:31【问题描述】：我试图向自己解释将ARIMA模型应用于时间序列数据集的预测结果。数据来自M1-Competition，系列为MNB65。我正在尝试将... 查看详情
产生直线预测的 ARIMA 模型
】产生直线预测的ARIMA模型【英文标题】：ARIMAmodelproducingastraightlineprediction【发布时间】：2019-11-2612:52:50【问题描述】：我在2个数据集上使用ARIMA模型进行了一些实验Airlinepassengersdata美元兑印度卢比数据我在Airlinepassengersdata上得... 查看详情
Python statsmodels ARIMA 预测
...预测一个值，并在预测时考虑实际值。换句话说，我想做滚动1期预测，但我不想每次都重新校准模型。我能找到的最接近的帖子在这里：ARMAout-of- 查看详情
机器学习笔记之五用arima模型做需求预测用arima模型做需求预测
本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。生活中各领域各行业太多时间序列的数据了... 查看详情
时间序列预测 - ARIMA/ARIMAX 与 R 中的每日数据
】时间序列预测-ARIMA/ARIMAX与R中的每日数据【英文标题】：Timeseriesforecast-ARIMA/ARIMAXwithdailydatainR【发布时间】：2019-08-1017:46:36【问题描述】：entercodehere我正在做一个项目来分析和预测客户销售和收入的时间序列。为了准确性，我... 查看详情
earch模型结果怎么看
...益情况进行每日预测每日更新，输出交易信号；最后通过滚动时间窗进行推进分析，解决可能存在的过度拟合问题，结果表明动态模型能更好地描述收益率特性，提高预测准确性。【关键词】变参数ARIMA+EGARCH动态模型；参数优化... 查看详情
使用拟合 pmdarima ARIMA 模型进行预测
】使用拟合pmdarimaARIMA模型进行预测【英文标题】：PredictusingfitpmdarimaARIMAmodel【发布时间】：2021-11-0422:03:42【问题描述】：我可以使用pmdarima将SARIMA模型拟合到一些数据。importpmdarimaaspmfrompmdarima.model_selectionimporttrain_test_splitimportnump... 查看详情
使用额外回归量预测 ARIMA 模型
】使用额外回归量预测ARIMA模型【英文标题】：forecastingARIMAmodelwithextraregressors【发布时间】：2016-06-0205:12:26【问题描述】：假设我有一些时间序列如下，我想预测c1领先一步，这样做在R中非常简单且容易：testurl="https://docs.google.c... 查看详情
r语言的arima模型预测
R通过RODBC连接数据库stats包中的st函数建立时间序列funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根forecast包中的函数进行预测差分用timeSeries包中diffstats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型 查看详情
使用 ARIMA 进行预测
】使用ARIMA进行预测【英文标题】：ForecastingwithARIMA【发布时间】：2019-05-0621:11:06【问题描述】：我正在使用ARIMA模型预测时间序列数据。我使用以下代码找到了最适合的ARIMA模型：defrun_arima_model(df,ts,p,d,q):fromstatsmodels.tsa.arima_modeli... 查看详情
如何执行不涉及重新拟合 ARIMA 模型的多步超时预测？
】如何执行不涉及重新拟合ARIMA模型的多步超时预测？【英文标题】：Howtoperformmulti-stepout-of-timeforecastwhichdoesnotinvolverefittingtheARIMAmodel?【发布时间】：2019-10-1314:46:07【问题描述】：我有一个现有的ARIMA(p,d,q)模型适合使用python的时... 查看详情
r语言对s＆p500股票指数进行arima+garch交易策略|附代码数据(代码片段)
...我们可以超过“买入并持有”方法。策略概述该策略在“滚动”预测的基础上执行：对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。如果预测为负... 查看详情
r语言时间序列（timeseries）分析实战：使用arima模型预测时间序列
R语言时间序列（timeseries）分析实战：使用ARIMA模型预测时间序列目录 查看详情
模型选择与调优(代码片段)
一、精确率与召回率 1、精确率（Presicion）预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查的准）。2、召回率（Recall） 真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力）。3、精确率与召回率的理... 查看详情
时间序列模型-arima(代码片段)
...史值之间的关系，用变量自身的历史数据对自身进行预测；自回归模型必须满足平稳性的要求；（何为平稳性：见时间序列数据分析基本概念）p阶自回归过程的公式定义： 其中是当前值ÿ... 查看详情
模型评价指标总结
...，那如果不用任何机器学习的算法，只要系统将所有人都预测为健康，那么即可达到99.9%的准确率。这显然是不科学的。2、精准率和召回率精准率和召回率又可分别称为查准率和查全率，即平常所说的precision和recall。想要弄清楚... 查看详情
12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总
...，更多算法笔记和世间万物的学习记录～早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而，ARIMA类模型在... 查看详情
如何使用外部回归器在 BigQuery 中训练 Arima_PLUS 模型？
...如，我想包含日期、用户、每次会话的页面、跳出率等以预测用户。createorreplacemodelb 查看详情