Estimation des processus aléatoires échantillonnés irrégulièrement
Générez un processus OrnsteinUhlenbeckProcessirrégulièrement échantillonné.
In[1]:=
sample = TimeSeriesResample[
RandomFunction[
OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[
RandomReal[100, 1000]]}]Out[1]=
Montrer l'entrée complète de Wolfram Language
Out[2]=
Estimez les paramètres du processus à partir de données échantillonnées irrégulièrement.
In[3]:=
EstimatedProcess[sample,
OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]Out[3]=
Récupérez les prix des actions pour GE depuis le 1er Janvier 2013, et convertissez-les en TemporalData .
In[4]:=
price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]Out[4]=
Montrer l'entrée complète de Wolfram Language
Out[5]=
L'horodatage des données de prix de l'action est non uniforme.
In[6]:=
MinMax[Differences[price["Times"]]]Out[6]=
Supposant le prix intérieur satisfait FractionalBrownianMotionProcess, et estimez les paramètres.
In[7]:=
EstimatedProcess[Log[price],
FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]Out[7]=
