時(shí)間序列acf是什么 金融時(shí)間序列分析用R語(yǔ)言畫簡(jiǎn)單收益率和對(duì)數(shù)收益率的ACF圖?
金融時(shí)間序列分析用R語(yǔ)言畫簡(jiǎn)單收益率和對(duì)數(shù)收益率的ACF圖?acf(int[,2]滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=TRUE,main=“int monthlyacf(
金融時(shí)間序列分析用R語(yǔ)言畫簡(jiǎn)單收益率和對(duì)數(shù)收益率的ACF圖?
acf(int[,2]滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=TRUE,main=“int monthly
acf(int.l[,2]滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=TRUE,main=“int monthly
log return”)箱型試驗(yàn)(int[,2],lag=5,type=“Ljung Box”)箱型試驗(yàn)(int[,2],lag=10,type=“Ljung Box”) 箱型試驗(yàn)(int.l[,2],lag=5,type=“Ljung Box”)箱型試驗(yàn)(int.l[,2],lag=10,type=“Ljung box”)
運(yùn)行結(jié)果有以下錯(cuò)誤。我該怎么辦?
> int
文件(文件,“RT”)中出錯(cuò):無(wú)法打開鏈接
此外:警告消息:
文件(文件,“RT”)中:
無(wú)法打開文件“d-intc7208。TXT“:沒(méi)有這樣的文件或目錄
ACF(int.l[,2],滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=true,main=“int monthly
錯(cuò)誤:意外符號(hào)出現(xiàn)在:
“
ACF(int.l[,2],滯后最大值=15,type=“相關(guān)”,plot=true,main=“int”
> log return”
錯(cuò)誤:“l(fā)og return”
如何利用R語(yǔ)言中的函數(shù)方法獲取標(biāo)準(zhǔn)差和平均值?
第一步是定義一個(gè)矢量sales,按數(shù)字類型賦值給sales,然后打印sales,如下圖所示:
第二步是定義一個(gè)vector num,按整數(shù)類型vector賦值給num,然后打印num,如下圖所示:
第三步是通過(guò)sd()函數(shù)獲得sales和num的標(biāo)準(zhǔn)差,如下圖所示:
第四步是由于元素復(fù)雜,需要求平均值。您可以使用均值函數(shù),如下圖所示:
步驟5,如果要檢查num和sales之間的相關(guān)性,請(qǐng)使用cor()函數(shù),如下圖所示:
R語(yǔ)言怎么把股票日收盤價(jià)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)收益率?
要知道一個(gè)系列列的收盤價(jià)向量x,length=1000,R語(yǔ)言代碼ACF(int[,2],滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=TRUE,main=“int monthlyacf(int.l[,2]滯后最大值=15,type=“correlation”,plot=TRUE,main=“int monthlylog return”)箱型試驗(yàn)(int[,2],滯后=5類型=“Ljung Box”)箱型試驗(yàn)(int[,2],lag=10,type=“Ljung Box”)箱型試驗(yàn)(int.l[,2],lag=5,type=“Ljung Box”)箱型試驗(yàn)(int.l[,2],lag=10,type=“Ljung box”)錯(cuò)誤:意外登錄“l(fā)og return”
r語(yǔ)言中forecast.arima和predict的區(qū)別?
以月數(shù)據(jù)為例,即周期為12,有季節(jié)性的影響。
首先,對(duì)于一階12階差分,通過(guò)觀察ACF PACF,可以看出它是簡(jiǎn)單的加法模型還是乘法季節(jié)模型
如果是乘法模型,我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分
ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來(lái)確定其模型參數(shù)ar Ma
季節(jié)性=列表(順序=C(u0,1,0),周期=0)周期是默認(rèn)的
------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動(dòng)阿里瑪()直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。
然后預(yù)測(cè)(H=預(yù)測(cè)期數(shù))行。
這是給外行的,
但是如果你真的想學(xué)好它,你需要測(cè)試模型,特別是剩余的。