长记忆SV模型（LMSV）

10.4 从历史数据估计的波动率 为根据历史数据估计股票价格的波动率，观察股票价格的时间间隔通常 是固定的（例如每天、每周和每月）。 定义: n＋1：观察次数 Si ：在第 i个时间间隔未的股票价格 τ：以年为单位表示的时间间隔的长度 令： µ i i i S S = −      ln 1 其中，i＝1，2.⋯，n 因为 S S e ui i u i i= − 1 , 为第 i 个时间间隔后的连续复利收益（并不是以年 为单位）。的标准差 s的通常估计值为： s n u ui i n = − − = ∑ 1 1 2 1 ( ) 或 ( )s n u n n ui i i n i n = − − −       == ∑∑ 1 1 1 1 2 1 2 1 其中 为 的均值。u iu 由方程（10.11）可知，ui 的标准差为σ τ 。因此变量 s 是σ τ 的估计 值。σ本身可被估计为 s* ，其中： s s * = τ 期货开户中心_帮助在最优质大公司低交易费开户转户_点击http://www.qhkhzx.com

2013电工杯数学建模竞赛A题，风电功率波动特性的分析。

本程序可以简单理解为智能ping工具，本身只提供测试结果，不进行相关问题修复；在IP地址输入路由器地址，在地址使用默认网址或者自己输入一个

利用无穷维KAM理论, 证明一维非线性波动方程在反周期边界条件下存在Whitney意义下光滑的小幅拟周期解, 并在相应无穷维动力系统中这些解形成一个有限维的不变环面.

房地产投资兼具消费性和投资性的双重性质，房价的变化也会受到这两方面的联合影响。本文选取上海房价作为研究对象，通过构建GARCH模型族，发现房价在显著地ARCH效应，而影响房价的变量只有居民收入和房地产投资是显著的。通过对GARCH模型进行参数估计得出的模型具体形式可以对房价进行短期预测。

#螺旋波 项目介绍 这是 Barkley等人描述的React扩散素模型的实施研究。 该域表示为具有零通量边界条件的大小为 L 的二维正方形。 此模型使用的参数为 epsilon = 1/14、a = 0.75、b = 0.06、L = 80 和 d = 0。 可激发介质简单模型中的螺旋波动力学：从简单旋转到复合旋转的转变。 D. Barkley、M. Kness 和 LS Tuckerman，物理学。 Rev. A 42, 2489 (1990) 螺旋波分析.m :red_exclamation_mark: SpiralWavesAnalysis.m需要符号数学工具箱 此脚本查找并评估均匀稳态。 该图显示了化学 u、v 浓度以及相应的零线（f(u,v) = 0 和 g(u,v) = 0）。 从交叉点找到齐次稳态，我们通过在这些交叉点评估上述方程的雅可比来找到稳定点。 螺旋波.m 我用一个简单的 Euleur 前向

DFA 算法是一种用于估计长期时间相关性的标度分析方法。 描述：去趋势波动分析（DFA）算法是一种缩放分析方法，用于估计幂律形式的长期时间相关性。 换句话说，如果事件序列具有自相关缓慢衰减的非随机时间结构，则 DFA 可以量化这些相关衰减的速度，如 DFA 幂律指数所示。 我们在这里介绍了作为神经生理学生物标志物工具箱的生物标志物实现的 DFA 算法。 您可以在http://www.nbtwiki.net下载此工具箱。 关于去趋势波动分析的教程可以在这里找到： http ://www.nbtwiki.net/doku.php? id= tutorial:detrended_fluctuation_analysis_dfa

波动率预测是当前金融工具中一个有趣的具有挑战性的话题，因为它与利润直接相关。 有许多与波动性直接相关的风险和回报。 因此，预测波动性成为金融领域最可有可无的话题。 GARCH 分布在风险度量和期权定价中起着重要作用。 在本文中，动机是通过使用不同的分布模型来衡量 GARCH 技术在预测波动率方面的性能。 我们在用于预测股票实体波动性的分布模型中使用了 9 种变体。 本文观察到的不同 GARCH 分布模型有 Std、Norm、SNorm、GED、SSTD、SGED、NIG、GHYP 和 JSU。 提前 10 天预测波动率，并将值与实际值进行比较，以找出波动率预测的最佳分布模型。 从获得的结果可以看出，具有 GED 分布模型的 GARCH 优于所有模型。

matlab均方误差的代码程序DFluC 程序DFluC是用于去趋势波动分析（DFA）的MATLAB程序。 与其他DFA软件相比，DFluC程序在执行时特别注意边缘情况，例如部分未观察到和/或不规则采样的数据。 Prolegomenon DFA是一种估算赫斯特指数的方法，用于量化一维过程的自相似性和长期相关性。 [笔记。 为方便起见，本文档没有区分适当的过程和从该过程中采样的（观察到的，可能还有一些未观察到的或“缺失的”）值的数组。 过程/阵列在下面用y表示，也称为“数据”。 （“信号”是另一个常用术语，但在本文档中未使用。）] DFA包含以下步骤： 将数据划分为一定长度的非重叠段或“框”。 减去每个框中的局部多项式趋势，并计算残差的均方根（均方根波动）。 对不同尺寸的包装盒重复上述步骤。 通过回归估计均方根波动和盒子大小之间的幂律关系。 当处理部分未观察到的或不规则采样的数据时，程序DFluC将局部多项式趋势与原位数据点拟合，并避免“缝合”或“变形”数据，以免造成人为的跳跃或改变自相关结构。 当然，如果需要，您可以通过删除所有未观察到的条目并运行Program DFluC来自己“缝制