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【stata】3.24.2:VaR-garch模型数据处理及stata建模前言详解
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【时间序列】3.24.1:VaR-Garch模型理论详解与实际操作
【stata】3.24.3:VaR-garch模型stata操作与详解
【stata】3.24.4:VaR-Garch模型失败率测算
【stata & winrats】3.25.1:Bekk-Garch模型建模前言
【时间序列】3.26.1:DCC-GARCH模型实操前言
【时间序列】3.12:时间变量处理
【时间序列】3.21:VAR模型(向量自回归模型)
3.2:【python】数据导入
【时间序列】3.16:E-Garch模型
【面板系列】4.2.1:变截距模型
【时间序列】3.20:VAR模型(向量自回归模型)
【时间序列】3.7:时间序列数据处理
【面板系列】4.2.2:变截距模型—模型筛选
【时间序列】3.19:VAR模型(向量自回归模型)
【数据处理】tips7:获取ST并删除ST公司
【面板系列】4.2.3:变截距模型-时间效应模型
【小知识点】8:时间序列滚动回归
【时间序列】3.18:VAR模型(向量自回归模型)
【小知识点】7:利用stata进行分组回归
【时间序列】3.17:T-Garch模型
【基础知识】2.12:离散模型之logit模型分类
【时间序列】3.3:平稳和非平稳
【时间序列】3.15:GARCH-M模型
【数据处理】tips6:获取上市公司成立年龄
【数据处理】tips2:国泰安数据之保留年度数据
【数据处理】7:数据处理之处理行业变更公司
【时间序列】3.13:ARCH模型
【基础学习】1.3:数据导入的问题
【小知识点】3:变量被omitted?
【时间序列】3.2:时间序列自相关问题的解决
【小知识点】2:取对数?利和弊
【时间序列】3.22.1: 什么是协整?协整关系?
【指标构造】8.1:信息不对称ASY——解读及数据获取
【时间序列】3.1:时间序列自相关检验
【数据处理】tips3:wind数据库——如何变成长面板呢?
【面板系列】4.9.4:PVAR模型 | 最优滞后回归
【面板系列】4.5:多维固定效应——reghdfe命令
【时间序列】3.9:AR模型
【基础知识】2.13:logit模型原理
【时间序列】3.14:GARCH模型