NYU全资产类别波动性分析数据集

NYU全资产类别波动性分析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：波动性分析,资产类别,金融时间序列,GJR-GARCH模型,投资分析,金融数据,时间序列,美国金融市场 数据概述： 本数据集收录了1990年1月3日至2023年6月9日期间美国金融市场21个不同资产类别和或行业的日收盘波动性数据。数据基于GJR-GARCH模型进行分析，该模型能够捕捉金融时间序列中的波动聚集等特征。每个CSV文件代表一个特定资产类别的每日波动性变化。 数据用途概述： 该数据集适用于金融时间序列分析、波动性预测、投资策略制定以及金融市场研究等多种场景。研究人员可以利用此数据研究不同资产类别的波动性特征；投资者可以根据数据做出更合理的投资决策；政策制定者可以通过分析评估金融市场的稳定性和风险。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解金融市场的波动性动态及其对投资决策的影响。