Residual Volatility
时间: 2023-08-27 11:05:50 浏览: 47
Residual Volatility(残差波动率)是指金融市场上某个资产的价格波动率,除去由一些已知因素(如市场整体波动、行业波动等)所导致的波动率后,剩余的波动率。
在金融领域,残差波动率通常被用于金融衍生品定价、风险管理等方面。它是指在一个期货或期权等衍生品的定价模型中,由于一些未知的因素(如公司内部管理、市场情绪等)所导致的价格波动率,它们无法被其他已知的因素所解释。因此,残差波动率被认为是一个衡量市场中不确定性的重要指标,也是金融衍生品的重要参考指标之一。
相关问题
residual GRU
Residual Gated Recurrent Units (Residual GRUs)是循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)的一种变体,它是在标准GRU结构中引入了残差连接(Residual Connections)的概念。残差连接最初由He等人在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)中提出,用于解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。在RNNs中,残差连接允许信息在网络更深的层次上更直接地传播,这有助于优化训练过程和提高模型性能。
在GRU中,Residual GRU通常会在隐藏状态更新和输入与前一时刻隐藏状态的组合之间添加一个直接的跳跃路径,这样即使在长序列处理时,网络也可以更好地学习到长期依赖。这样设计使得模型能够更容易学习和捕获更复杂的动态模式,从而提升模型的表达能力和泛化能力。
residual plot
残差图(Residual Plot)是数据分析和统计学中一种常用的图形方法,用于检验回归分析中的模型假设是否成立。它是通过绘制数据的残差(实际值与预测值之间的差)与自变量或因变量之间的关系图来判断模型的适当性。
通常,残差图应该呈现出以下特征:
1. 残差应该随机分布在y=0两侧,没有明显的趋势或规律性;
2. 残差的方差应该在各自的x轴值上大致相等;
3. 在残差图中不应该存在离群点。
如果残差图不符合以上要求,则说明回归模型可能存在问题,需要进一步检查和改进。
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