ARIMA-GARCH模型R语言代码

下面是一个简单的 ARIMA-GARCH 模型的 R 代码示例：

library(forecast)
library(rugarch)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)

# 将时间序列转换为 R 中的 ts 对象
ts_data <- ts(data$returns, start = c(2000, 1), frequency = 252)

# 定义 ARIMA 模型
model <- arima(ts_data, order = c(1, 0, 0))

# 拟合 GARCH 模型
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH"), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(1,0)), 
                   distribution.model = "std")
fit <- ugarchfit(spec, ts_data)

# 打印模型信息
summary(fit)

# 预测未来的波动率
forecast <- ugarchforecast(fit, n.ahead = 252)
plot(forecast)

在这个示例中，我们首先加载数据，然后将其转换为 R 中的时间序列对象。接下来，我们定义一个 ARIMA 模型并拟合 GARCH 模型。最后，我们使用 `ugarchforecast` 函数预测未来的波动率，并使用 `plot` 函数将其可视化。