Schätzung eines unregelmäßigen Zufallsprozesses
Stellen Sie einen unregelmäßigen OrnsteinUhlenbeckProcess dar.
In[1]:=
sample = TimeSeriesResample[
RandomFunction[
OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[
RandomReal[100, 1000]]}]Out[1]=
Den kompletten Wolfram Language-Input zeigen
Out[2]=
Schätzen Sie die Prozessparameter von unregelmäßigen Daten.
In[3]:=
EstimatedProcess[sample,
OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]Out[3]=
Rufen Sie die Aktienpreise von GE seit dem 1. Januar 2013 ab und konvertieren Sie diese in TemporalData .
In[4]:=
price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]Out[4]=
Den kompletten Wolfram Language-Input zeigen
Out[5]=
Der Zeitstempel der Aktienpreisdaten ist ungleichmäßig.
In[6]:=
MinMax[Differences[price["Times"]]]Out[6]=
Nehmen Sie an, dass der logarithmische Preis einem FractionalBrownianMotionProcess entspricht und schätzen Sie die Parameter.
In[7]:=
EstimatedProcess[Log[price],
FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]Out[7]=
