特别是,我们将考虑iid模型,AR模型,ARMA模型以及一些ARCH和GARCH模型(稍后将对方差建模进行更详细的研究)。 # 拟合i.i.d.模型 coef(iid\_fit)#> mu sigma #> 0.0005712982 0.0073516993mean(logreturns\_trn)#> \[1\] 0.0005681388sd(logreturns\_trn)#> \[1\]
ARMA模型的定阶从两方面考虑:一是考虑模型的数据特征,即自相关函数和偏自相关函数;二是考虑模型定阶准则AIC和SIC。 根据ln(P)的自相关图,可初步选定ARMA(1,0)、ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(2,1)等8个模型。 通过综合比较各模型的判定指标(见表2),可以判断模型ARMA(1,1)的AIC数值和SIC数值最小,初步...
plot(eps, type = "l", xlab = "t", ylab = expression(epsilon[t])) 将ARMA-GARCH模型拟合到(模拟)数据 拟合ARMA-GARCH模型 。 让我们再考虑一些健全性检查。 ## 拟合 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) model spec <- ugarchspec(varModel, mean.model = list(armaOrder = armaOrder), distribution.model ...
因为滞后期很长,在此考虑加入GARCH模型,进一步采用GARCH(2,2)模型。 这些充分说明均值方程在配有G A R C H(1,1)模型后,已消除了A R M A(1,1)模型残差序列中的自回归条件异方差成分。该模型能够更好的拟合数据。 实证分析 结合预测理论及相应软件工具,利用ARMA(1,1)-GARCH(2,2)模型对黄金价格进行验证...
利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。 ARMA-GARCH模型 在一般的计量回归模型中,一个重要的假设条件是回归模型中残差的同方差性。它保证了回归系数的无偏性、有效性与一致性;然而,当回归残差的方差不能够保证同方差,即产生异方差时,回归估计系数的有效...
时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 本文将尝试回答的主要问题是: 这些年来收益率和交易量如何变化?
建立黄金价格ARMA-GARCH模型通常包括5个步骤,即序列平稳性验证、模型识别及参数估计、异方差效应检验、建立ARMA-GARCH模型及参数估计、模型诊断与实证分析。建立模型过程见图。 数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个数据,利用计量分析软件R完成 ...
时间序列:R语言ARMA-GARCH模型 ARMA: #读入数据,并绘制时序图 d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt") x<-ts(log(d),start = 1) 1: x的时间序列图: x<-ts(log(d),start = 1) plot(x) 2: 从上图可以看出x.dif序列值在0的附近波动,没有存在显著地波动起伏大的情况,基本为...
基准模型:SPX每日收益率建模 ARMA-EGARCH 考虑到在条件方差中具有异方差性的每日收益,GARCH模型可以作为拟合和预测的基准。 首先,收益序列是平稳的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Augmented Dickey-Fuller Testdata:SPXdata$SPX2.rDickey-Fuller=-15.869,Lag order=16,p-value=0.01alternative...
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列,文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画