#R语言中的acf()函数来计算acf(tsx)#作图,从图中看出,数据的ACF为拖尾,存在很严重的自相关性。接下来,这时候我们用偏自相关函数确定一下AR的阶数。acf(tsx)KaTeXparse error:Expected'EOF',got'#'at position6:acf #̲显示数据前30个pacf(t…acf #偏自相关pacf(tsx)#作图,数据满足AR(1)的自回归模型。
### 3. 创建GARCH模型 使用`ugarchspec`函数创建GARCH模型的规范。根据我们的数据,我们可以选择GARCH(1,1)模型。以下代码演示了如何创建GARCH(1,1)模型: ```markdown ```{r} # 创建GARCH模型规范 spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model ...
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看来t分布AR-GARCH解释了原油波动的大部分趋势。 用哪个模型?使用Akaike信息准则(AIC)测量模型中的信息。 使用正态分布模型的AIC = 4.2471。使用学生t分布模型的AIC = 4.2062。学生t分布模型更好。 这是我们可以从拟合模型中得出的一些常见结果: ## mu ar1 omega alpha1 beta1 shape ## 0.04018002 0.01727725 0...
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