R中ARIMA-GARCH模型

ARIMA-GARCH模型是一种常用的时间序列分析方法，用于建立ARIMA模型和GARCH模型的组合。在R语言中，可以使用“rugarch”包来实现ARIMA-GARCH模型的拟合。

首先需要安装和加载rugarch包，可以使用以下代码：

install.packages("rugarch")
library(rugarch)

接着，需要准备时间序列数据并将其转换为“zoo”对象，可以使用以下代码：

data <- read.csv("data.csv", header=TRUE)
ts_data <- ts(data$price, frequency=12)
z_data <- zoo(ts_data)

然后，可以使用以下代码来定义ARIMA-GARCH模型的参数：

garch_spec <- ugarchspec(mean.model=list(armaOrder=c(1,1)), variance.model=list(garchOrder=c(1,1)))

在上面的代码中，我们使用了一个ARMA(p,q)模型，其中p=1，q=1，并使用了一个GARCH(p,q)模型，其中p=1，q=1。

最后，可以使用以下代码来拟合ARIMA-GARCH模型：

garch_fit <- ugarchfit(spec=garch_spec, data=z_data)

在上面的代码中，我们使用了“ugarchfit”函数来拟合ARIMA-GARCH模型，并将zoo对象“z_data”作为数据输入。

拟合完成后，可以使用以下代码来查看模型的拟合结果：

summary(garch_fit)

上述代码将输出模型的统计摘要信息，包括模型的系数、标准误、t值、p值等信息。可以根据这些信息来评估模型的拟合效果。