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定常時系列データのボラティリティまたはノイズの測定値を計算したいと思います。これは、単一の時系列のメジャー、または複数の時系列を一緒に比較する相対メジャーにすることができます。Dickey-Fuller検定がすでに実行されており、すべての時系列に単位根がないと仮定します。 ノイズ/ボラティリティを測定するためのそのようなメトリックのいくつかの例は何ですか？SD /平均である単純な「変動係数」を検討しました。しかし、私はこれを測定する他の方法があるのだろうかと思っています。それが役立つ場合は、Rを使用します。 これは漠然とした要求であることは承知しており、お詫び申し上げます。このトピックについて学ぶための提案や情報源があれば、本当にありがたいです。

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私は金融および保険分野のアナリストであり、ボラティリティモデルを適合させようとするたびに、ひどい結果が得られます。残差は、多くの場合、非定常（単位根の意味で）であり、不均一（モデルがボラティリティを説明しない）です。 ARCH / GARCHモデルは他の種類のデータで動作しますか？ いくつかのポイントを明確にするために、2015年4月17日15:07に編集されました。

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例：仕事の説明に「英国のJavaシニアエンジニア」という文があります。 私は2つのカテゴリとして、それを予測することは、深い学習モデルを使用したい：English とIT jobs。従来の分類モデルを使用する場合softmax、最後のレイヤーで機能を持つ1つのラベルのみを予測できます。したがって、2つのモデルのニューラルネットワークを使用して、両方のカテゴリで「はい」/「いいえ」を予測できますが、さらに多くのカテゴリがあると、コストがかかりすぎます。では、2つ以上のカテゴリを同時に予測するためのディープラーニングまたは機械学習モデルはありますか？ 「編集」：従来のアプローチによる3つのラベルでは、[1,0,0]によってエンコードされますが、私の場合、[1,1,0]または[1,1,1]によってエンコードされます 例：3つのラベルがあり、文がこれらすべてのラベルに収まる場合。したがって、softmax関数からの出力が[0.45、0.35、0.2]である場合、3つのラベルまたは2つのラベルに分類する必要がありますか、それとも1つにすることができますか？それを行うときの主な問題は、1、2、または3つのラベルに分類するための適切なしきい値は何ですか？

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それが完全にトピック外であるかどうかはわかりませんが、なぜボラティリティが金融計量経済学において重要なトピックであるのかについての意見と総合的な回答があると役立つと思いました。 私はそれがポートフォリオ理論から始まり、資産リターンの根本的な二次モーメントの特性を理解する必要性から始まったと思います。その後、ブラック・ショールズの公式とデリバティブの人気により、このエンティティはファイナンスにおいて非常に重要になりました。

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