本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
我们说时间序列可以被预测,主要基于以下事实:我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说,对时间序列进行预测,其实就是利用各种理论和工具,对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”,以试图掌握其变化的本质,从而对未来的表现进行预测。
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必备工具箱: 自相关与偏相关检验 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.11.18 )
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据。通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据。在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法。
1、时间序列分析之前,需要进行序列的预处理,包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型,采取不同的分析方法。
之前说了,分析时间序列和回归一样,目的都是预测。在回归里面,我们有一元回归于多元回归,在时间序列里面,我们有自回归。与一元、多元一样,我们分为一阶与多阶自回归。其实还是那样的理念,只不过之前是变量与应变量,现在则是存在时滞的序列之间的关系而已。
由线性回归(一)^1,我们通过数学中的极值原理推导出了一元线性回归的参数估计和多元线性回归的参数估计的拟合方程计算方法。同时为了检验拟合质量,我们引入了两种主要检验:
时间序列在生活中非常常见,它是按照时间排序、随时间变化的数据序列,时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见,而arima算法模型是时间序列经典算法之一。
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。
时间序列指的是按时间顺序排列的一组数字序列,而时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,从而来预测未来事物的发展。该分析方法属于定量预测方法,既承认事物发展的延续性,应用历史数据即可推测事物发展趋势;其次也考虑了事物发展的随机性,为此要利用统计分析中各种方法对历史数据进行处理。目前该方法常应用在国民经济宏观控制、企业经营管理、区域综合发展规划、气象预报和环境污染控制等各个方面。
王燕老师的书上的符号和我们老师讲课的符号有一些出入,虽然在写的过程中有意识地去使用赵老师上课用的符号但难免会有所疏漏,这里将两本书上符号的对应关系列一下:
一个时间序列,如果均值和方差没有系统变化或周期性变化(均值无变化:没有明显趋势,方差无变化:波动比较稳定),就称之为平稳的。
关于这两种方法的证明挺长的,由于要是我们分析实际数据,是不必考虑这些的,关于平稳性只是从模型的角度去推的,所以我准备不讲这两个方法的推到,举几个平稳和不平稳的例子看一下。
众所周知,移动通信市场已经日趋饱和,增加规模已经变得异常艰难,通信运营商互挖墙角已经成为家常便事。很多消费者,今天还是中国移动的客户,明天只要中国电信给点好处,就变成中国电信的客户,后天一看中国联通推出打折促销活动,又变成中国联通的客户,再过几天,中国移动稍微关怀一下,又重新回到中国移动的怀抱。在这样一个周而复始的拉锯战中,通信运营商耗尽了有限的营销资源,客户也没有得到实质性的好处,因为更换运营商其实也是一种消耗。此时,增强客户的忠诚度,提升公司的盈利能力,对通信运营商来说,就变得非常重要。
时间序列是按时间排序的一系列观察或测量。在谈论时间序列时,首先想到通常是股票价格。其实时间序列无处不在,一个地理位置的年降雨量、超市产品的日销售额、工厂的月耗电量、化学过程的每小时测量值都是时间序列的例子。
以上这篇python实现时间序列自相关图(acf)、偏自相关图(pacf)教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
这两天,又接收到了不少新的讯息。我是越来越佩服“梦想橡皮檫”,檫哥了(打开周榜/总榜很好找,前排),他居然能用几年的时间来打磨一个系列。别说收39块,就是原价99我也买了,不为啥,就凭人家打磨了三年的毅力,我服!!!
对原序列做1阶12步差分,希望提取原序列的趋势效应和季节效应,差分后的时序图如下所示:
在统计研究中,常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列,简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说,数据类型可分为两类:横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据,时间序列是一组按照时间排序的数据;横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
在介绍本篇的内容之前,我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。
顾名思义,时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。这些集合被分析用来了解长期发展趋势,为了预测未来或者表现分析的其他形式。但是是什么令时间序列与常见的回归问题的不同? 有两个原因: 1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设:观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。 2、随着上升或者下降的趋势,更多的时间序列出现季节性趋势的形式,如:特定时间框架的具体变化。即:如果你看到羊毛夹克的销售上升,你就一定会在冬季做更多销售。 常用的时间序列模型有AR模型、MA模型、ARMA模型和ARI
其中Y是预测对象的观测值,Z为误差。作为预测对象Yt受到自身变化的影响 简单的说,AR就是自己和自己的过去比较进行预测 2、移动平均模型(MA) 特点: 关注自回归模型中的误差项的累加; 能有效消除预测中的随机波动; q阶滑动平均:
今天又是一篇Transformer梳理文章,这次应用场景是时间序列预测。Transformer的序列建模能力,让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构。但是,时间序列相比文本序列也有很多特点,例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战,也使业内出现了一批针对时间序列任务的Transformer改造。下面就给大家介绍7篇Transformer在时间序列预测中的应用。
单因子模型,考虑策略风险(即IC时序波动),最大化风险调整后收益的主动增强组合优化
十一结束,假期开工返乡潮仍在继续。就在昨日,一则视频刷爆朋友圈。 视频里,北京、广州、上海、成都、武汉的火车站都相继开通自助“刷脸”进站通道。 乘客惊呼“连化妆和美瞳都能识别出来,太神奇!” 其实,刷脸早已不是什么新鲜事了!我们今天来聊一个更好玩的事儿,那就是你说话,AI给你配表情。让你做个真正的虚拟人儿。 文章略枯燥,技术性的话术有点多,普通小白估计看起来够呛。技术宅们,上! 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | shawn SIGGRAPH 2017曾经收录过英伟达的一篇
对于二进制数字信号, 用一数字序列表示码组。这里, 我们只讨论二进制且码长相同的编码。这时, 两个码组的正交性可用如下形式的互相 关系数来表述。
加权基因表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA),又叫权重基因共表达网络分析,其根本思想是根据基因表达模式的不同,挖掘出相似表达模式的基因,定义为模块(module)的一种算法。具有相似表达模式的基因很可能是紧密共调控的,功能紧密相关的或同一条信号通路或过程的成员,有其特定的生理意义。芯片原始数据由R语言预处理后,得到基因表达数据,然后由maSigPro包处理得到整个肝再生过程和肝癌发生发展过程中的差异表达用来构建加权基因共表达网络。然后根据基因表达的相似性(共表达的基因)把网络分成几个模块,把每个模块和外部特征(比如时间点,病理进程等)进行关联,同时和maSigPro结果进行对比,鉴定模块中的关键基因(driver gene或hub gene),进行可视化。
主成分分析法通过克服相关性、重叠性,用较少的变量来代替原来较多的变量,而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息,这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不可观测的潜在变量,称为因子。
最近一直在接触时间序列,所以打算写一些有关时间序列的文章,预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习,此外也会介绍一些时间序列的基本概念,包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
来自:Turnover-Adjusted Information Ratio 作者:Feng Zhang、Xi Wang、Honggao Cao
时序是用时间线串联的一维的数据,时序每一个时间变量对于一个唯一的值带了的问题是:随机变量对应的样本是唯一。
基础篇 书推荐:《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库,用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库,文本挖掘用 ----- 贵阳大
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The “covariance” of 2 features, e.g. feature i and feature j measures: (Select all that apply) A. How much the 2 features vary in the same direction. B. The average ratio of feature i and feature j. C. The sum of deviations of feature i and feature j. D. T
期望也就是平均值,是一个数值,反应的是随机变量平均取值的情况,期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
作者:夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4129 在R语言中,对数据进行回归建模是一件很简单的事情,一个lm()函数就可以对数据进行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是,对回归模型进行诊断,判断这个模型到低是否模型的假定;如果不符合假定,模型得到的结果和现实中会有巨大的差距,甚至一些参数的检验因此失效。 因为在对回归模型建模的时候我们使用了最小二乘法对模型参数的估计,什么是最小二乘法,通俗易懂的来说就是使得估计的因变量和样本的离差
由于最近毕业论文缠身,一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货,但是呢学习的的脚步不能停止,今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。 常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种: pearson相关系数;即皮尔逊相关系数,用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 spearman相关系数;即斯皮尔曼相关系数,用于衡量分类定序变量间的相关程度。 kendall相关系数;即肯德尔相关系数,也是一种秩相关系数,不过它所计算的对象是分类变量。 R语言: cor cor.test corrp
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数,R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验,什么是P_value,卡方检验采样Gibbs采样,MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球, b1,b2个蓝色球,现在小明抽到一个红球,问这个红球来自第一个盒子的概率是多少?参数估计矩估计,最大似然估计的理论基础,区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
新开一个系列写写组合优化的相关内容,主要以分享看到的各种研究和思考为主,偏理论。
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的。马尔科夫过程已经是现在概率论中随机过程理论的一个重要方面。经过了一百年左右的发展,马尔可夫过程已经渗透到各个领域并发挥了重要的作用,如在我们熟知的经济、通信领域,除此之外在地质灾害、医疗卫生事业、生物学等自然科学领域也发挥了非常重要的作用。
趋势变动:在长时期内按某种规则稳定地呈现出来的持续向上或向下或保持在某一水平。季节变动:在一个年度内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动:是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间,但与趋势不同,它不是朝着单一方向的持续变动,而是涨落相同的交替波动。不规则波动(随机变动):是许多不可控的偶然因素共同作用的结果,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。
自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中经常使用。这些图生动的总结了一个时间序列的观察值与他之前的时间步的观察值之间的关系强度。初学者要理解时间序列预测中自相关和偏自相关之间的差别很困难。 在本教程中,您将发现如何使用Python来计算和绘制自相关图和偏自相关图。 完成本教程后,您将知道: 如何绘制和检查时间序列的自相关函数。 如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。 时间序列分析中自相关函数和偏自相关函数之间的差异。 让我们开始吧。 每日最低气温数据集 该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年(1981 – 1
尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。
来源:深度学习技术前沿 本文约2500字,建议阅读9分钟 全新Autoformer骨干网络,长时序预测达到SOTA! [ 导读 ]近日,清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径,基于随机过程经典理论,提出全新Autoformer架构,包括深度分解架构及全新自相关机制,长序预测性能平均提升38%。 尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题,对于能源、交通、经济的长期规划,气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。 清华大学软件学院机器学习实验室的研究人员近日发表了一篇论文,探究了在信息有限的情况下预测更长
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