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R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30647 最近我们被客户要求撰写关于GARCH 的研究报告，包括一些图形和统计输出。 从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性 多市场的多 ......
tarjan(dcc-e)
# [冗余路径]([395. 冗余路径 - AcWing题库](https://www.acwing.com/problem/content/397/)) 考虑无向图的边双连通分量。 这个算法也叫 `Tarjan` 算法，且与有向图的强连通分量差不多。 边双是指图中任意两点间都存在两条不相交的路径（ ......
R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32818 原文出处：拓端数据部落公众号 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。 因此，本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型，帮助客 ......
e-DCC & v-DCC
e-DCC & v-DCC 概述 DCC（双联通分量，Double Connected Component），是 SCC 在有向图中的相对概念，与 SCC 不同的是，DCC 分为两种：e-DCC（边双联通分量，Edge Double Connected Component）与 v-DCC（点双联通分 ......