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garch模型测度波动率与r语言代码展示
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更新于2023-03-16
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运用数据与第一次作业数据相同,所以时间序列的水平信息的提取在本次中不再进行分析,而是提取arima模型拟合后的残差,对其建立garch模型,对这部分进行分析。运用garch模型测度序列的波动性和进行分析的,含r语言代码
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时间序列第二次作业
一. 数据介绍
本次数据与第一次作业数据相同,所以时间序列的水平信息的提取在本次
作
业中不再进行分析,而是提取 模型拟合后的残差,对其建立 模型,
对这部分进行分析。
二. 代码及备注
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加载 包
加载 包
加载 包
加载 包
加载 包
加载 包
!"#$"!#%&"&'"( 读入数据
!"!&)"*+&"*,-.&* 将读入数据生成为时间序列
'! 绘制时间序列图
! 绘制时间序列自相关图
'! 绘制时间序列偏自相关图
!*"!&"*+ 对原始序列进行 *+ 步差分
'!* 绘制差分后序列的时序图
/%#!* 检验差分后的时间序列是否为平稳序列
!*&01 绘制差分后的时间序列自相关图
'!*&01 绘制差分后的时间序列偏自相关图
$"!&"*&*&*&""2&*&*&('("*+&
#"&"3 &#'" 建立模型
((*14
'/%#$5&'"678/%&"
9 对残差序列进行延迟 *81 阶白噪声检验
"$5 提取残差
' 绘残差图
((*1':&" 检验是否存在异方差
;* 检验是否存在短期自相关
<"=>66 定义空变量用于存储 ' 值
?"=>66 定义空变量用于存储 ) 值
:@3"=>66 定义空变量用于存储 值
'((2+4
)((*+4
$"&"'&)A
":@3$A
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(9
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9
6"<&?&:@3
BC":@3
!"BCD*E
6D!&E 显示 最小的行
6 显示全部 '&)&
'"6D!&*E 将最小 的 ' 值提取
)"6D!&+E 将最小 的 ) 值提取
$#"&"'&) 建立 最小模型
$#'F8'$# 对拟合期进行预测
'$#' 绘制残差拟合期预测图
' 绘制原始序列残差图
$#'D&*E&"+ 绘制残差预测值各点的置信区间上限
$#'D&+E&"+( 绘制残差预测值各点的置信区间下限
"*#,1G&"H 绘制 序列均值 ,.I置信区间上限
"8*#,1G&"H 绘制 序列均值 ,.I置信区间下限
三. 分析过程
本次数据与第一次作业数据相同,所以时间序列的水平信息在本次作业中
不
再进行分析,而是提取其残差,对其建立 模型。
((*14
'/%#$5&'"678/%&"
9
对残差序列进行延迟 *81 阶白噪声检验
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刘木水
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