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R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12280 总览 本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。 基本案例R语言中的马尔科夫机制转换(Markov regime switching)模型
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。 RHmm从CRAN不再可用，因此我想使用其他软件包复制功R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6962 假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y的水平在中间移动，所以它似乎并不总是有固定的关系（背后有多个状态）。 上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。 x <- rpois(50