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
因此,笔者对黄金价格时间序列取自然对数,再对其进行单位根检验。从检验结果可以看出,由于p值小于0.05,因此拒绝原假设,认为黄金价格时间序列为平稳序列。只有带漂移项的检验式才能通过t检验。 经检验,A D F=-3.1413,小于不同检验方法的临界值,所以自然对数的黄金价格序列是一个带有漂移项的平稳序列。 模型识别及参数...
通过黄金价格时间序列(见图2)可以看出,历年的黄金价格有异常值并且结构发生了突变;相关统计特征显示黄金价格序列存在右偏和尖峰现象(相对于标准正态分布),呈现“尖峰厚尾”特征。同时J B检验也说明黄金价格序列不服从正态分布。再者,从黄金价格自相关及偏相关(见图3)中,可初步判断黄金价格为结构发生突变的非平稳时间...
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...
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 ...
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 ...
GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 左右滑动查看更多 01 02 03 04 多元VARMA模型 对数收益率xt上的VARMA(p,q)模型是 其中wt是具有零均值和协方差矩阵Σw的白噪声序列。该模型的参数是矢量/矩阵系数ϕ0,Φi,Θj和噪声协方差矩阵Σw。 比较 让我们首先加载S&P500: ...
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。 数据采集 我们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。
从读取的数据中获得各种模型描述,包括一些图形和统计输出。 首先我们读取数据 计算得到对数收益率后,然后我们可以绘制这三个时间序列: 这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。 这里的第一部分用于模拟时间序列平均值的动态,第二部分用于模拟时间序列方差的动态。
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。 数据采集 我们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。