自回归异方差matlab代码
时间: 2023-09-07 22:17:13 浏览: 41
自回归异方差(ARMA-GARCH)模型是一种常用的金融时间序列分析方法,用于对股票、汇率等金融资产的波动进行建模和预测。Matlab提供了众多工具箱,其中就包括了用于建模和预测ARMA-GARCH模型的工具箱。下面是一个简单的ARMA-GARCH模型的Matlab代码示例:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
ret = diff(log(data.Close)); % 计算日收益率
% 拟合ARMA-GARCH模型
Mdl = arima('ARLags',1,'MALags',1,'Variance',garch(1,1));
EstMdl = estimate(Mdl,ret);
% 模型诊断
res = infer(EstMdl,ret);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(res);
title('Residuals');
subplot(2,1,2);
autocorr(res);
title('ACF of Residuals');
% 预测
n = length(ret);
h = 5;
fcast = forecast(EstMdl,h,'Y0',ret(1:n-h));
fcast = ret(n-h+1:end) + fcast;
% 画图
figure;
plot(ret);
hold on;
plot(n-h+1:n,fcast);
legend('Actual','Forecast');
```
代码中,首先导入了数据,然后计算了日收益率。接着用`arima`函数拟合了ARMA-GARCH模型,其中`ARLags`和`MALags`分别表示自回归项和移动平均项的阶数,`Variance`表示GARCH模型的阶数。然后用`infer`函数对模型进行诊断,画出残差图和残差自相关函数图。最后用`forecast`函数进行预测,并将预测结果与实际数据进行比较。