r語言arch模型分析報告 附數(shù)據(jù)代碼_第1頁
r語言arch模型分析報告 附數(shù)據(jù)代碼_第2頁
r語言arch模型分析報告 附數(shù)據(jù)代碼_第3頁
已閱讀5頁,還剩5頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

R代碼復制到相應后面(能附上運行得到的圖不)數(shù)據(jù)讀取和處理(r=log(/)。##讀取數(shù)據(jù)golddata=read.csv("數(shù)據(jù).csv")head(golddata)##日期收盤價##12008/1/25385.103##22008/1/35422.034##32008/1/45483.650##42008/1/75556.593##52008/1/85528.054##62008/1/95613.758golddata=golddata[,2]head(golddata)##[1]5385.1035422.0345483.6505556.5935528.0545613.758Valuedata<-golddata##ValuedataValuedata=ts(Valuedata,start=c(2008,2),frequency=365)n<-length(Valuedata)###為減少誤差,在估計時,根據(jù)每個交易日的收盤價對日收益率進行自然對數(shù)處理,即將收益率根據(jù)以下公式進行計算:#繪制收益率波動圖Valuedata1<-log(lag(Valuedata))-log(Valuedata)R軟件,畫出日對數(shù)收益率線形圖(1)plot.ts(Valuedata1)#收益率的基本統(tǒng)計表出下表summary(Valuedata1)## Min. 1stQu. Median Mean 3rdQu. ##-0.0915400-0.00825900.0004899-0.00020730.00901000.0893100library(asbio)library(asbio)#Functionsforskewnessandkurtosis.##Loadingrequiredpackage:tcltk#datadescriptionfunction#datadescriptionfunctiondatadesc=function(X){result=list(0);#resultlisttoreturnmean=mean(X);#meanvar=var(X)#variance,pearsonskew=3*(mean(X)-median(X))/sd(X)#Pearsoncoefficientofskewnesskurt=kurt(X) #kurtosis,quantile1=quantile(X,probs=0.25)# firstquartile,med=median(X)# median,quantile3=quantile(X,probs=0.25)# thirdquartile,max=max(X)# minimumandmin=min(X)# maximum.result=list(mean=mean,variance=skewness=pearsonskew,kurtosis=kurt,"firstquartile"=quantile1,median=med,"thirdquartile"=quantile3,"maximum"=max,minimum=minimum=min)return(result)}datadesc(Valuedata1)##$mean##[1]-0.0002073343####$variance##[1]0.0003538641####$skewness##[1]-0.1111916####$kurtosis##[1]3.309377####$`firstquartile`## 25%##-0.008258792####$median##[1]0.0004898845####$`thirdquartile`## 25%##-0.008258792####$maximum##[1]0.08931021####$minimum##[1]-0.09154204##直方圖hist(Valuedata1)通過R3.3093773.309377,遠高于正態(tài)分布的峰度值3率序的檢驗均失效#收益率序列的平穩(wěn)性檢驗F檢驗)library(tseries)平穩(wěn)性檢驗最常用的方法為單位根方法,運R驗結果如下print(adf.test(diff(Valuedata1),alternative="stationary",k=0))##Warninginadf.test(diff(Valuedata1),alternative="stationary",k=0):##p-valuesmallerthanprintedp-value####AugmentedDickey-FullerTest####data:diff(Valuedata1)##Dickey-Fuller=-76.851,Lagorder=0,p-value=0.01##alternativehypothesis:stationaryp-value0.05,從而拒絕原假設,表明收益率不存在單位根,是平穩(wěn)序列,即服I(0)過程通過通過Racf(Valuedata1)pacfpacf(Valuedata1)##從自相關圖和偏自相關圖的結果來看,對數(shù)收益率的自相關函數(shù)值和偏自相關函數(shù)值很快落入置信區(qū)間,因此對數(shù)收益率穩(wěn)定。#ARCH效應檢驗#1.滯后階數(shù)的選折及均值方程的確定library(FinTS)##Loadingrequiredpackage:zoo####Attachingpackage:'zoo'##Thefollowingobjectsaremaskedfrom'package:base':#### as.Date,as.Date.numeric#getSymbols("XPT/USD",src="oanda")#Valuedata1ones<-rep(1,length(Valuedata1))ols<-lm(Valuedata1~ones);ols####Call:##lm(formula=Valuedata1~ones)##lm(formula=Valuedata1~ones)####Coefficients:##(Intercept)##-0.0002073onesNAresiduals<-ols$residualsArchTest(residuals,lags=1)ArchTest(residuals,lags=5)ArchTest(residuals,lags=12)####ARCHLM-test;Nullhypothesis:noARCHeffects####data:residuals##Chi-squared=242.63,df=12,p-value<2.2e-16根據(jù)Chi-squared11,則公式可以寫成2.殘差序列自相關檢驗(日收益率的殘差和殘差平方自相關圖)6:日收益率差平方自相關圖acf(residuals)########ARCHLM-test;Nullhypothesis:noARCHdata:residualseffects##Chi-squared=66.824,df=1,p-value=3.331e-16####ARCHLM-test;Nullhypothesis:noARCHeffects####data:residuals##Chi-squared=191.09,df

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論