There are 0 repository under cointegration-analysis topic.
Finding Cointegrated Crypto Pairs with Binance API
This project is about energy efficiency and renewable energy topic. Developed multivariate time series model to forecast global warming. Analyzed various causes of global warming including energy consumption, emissions; examined correlation and causality of temperature, CO2 concentration, population time series. Discovered the logical connections, contributory factors, etc.
Supporting code for UvA Masters of Quantitative Finance thesis in CDS/Bonds arbitrage trading
This repository of codes includes in the R and Python programs used in the six chapters of my published book titled "Analysis and Forecasting of Financial Time Series: Selected Cases". The book is published by Cambridge Scholars Publishing, New Casle upon Tyne, United Kindoam, in 2022.
The code lets you create, plot, estimate Vector Error Correction Models on FANG stocks.
Tanulmányomban az egy főre eső GDP és munkanélküliség teljes termékenységi arányszámra gyakorolt hatását elemzem. A választott eszközök között szerepel az Engel-Granger kointegrációs teszt, amellyel megerősítettem a hipotézist, hogy szomszédos országok termékenységi rátájának alakulása általában nagyobb egyezőséget mutat, melynek magyarázata lehet a közös gazdasági környezet és kultúra. Második választott eszköz a vektor autoregresszív modellek készítése, melyekből levonható konklúzió, hogy a GDP/fő pozitívan, míg a munkanélküliségi ráta negatívan befolyásolja a termékenységi arányszámot, de kettő közül előbbi alakulása fontosabb. Harmadik eszközként panel modellt választottam a Magyarországi megyékre, mely tanulmányom fő hozzáadott értékét képviseli. Statisztikailag szignifikáns magyarázóváltozónak bizonyult GDP/fő, hatása egy évvel később érvényesül, továbbá határhatása csökkenő, és 7 340 000 Ft-ig, amely fölött egyedül Budapest van, növeli a TTA értékét. Ez alapján elmondható, hogy a termékenységi ráta növelése szempontjából a szegényebb régiók egy főre eső bruttó kibocsátásának emelése javasolt.
Time series preprocessing. (G)ARCH, VECM, VAR modeling on stock data.