金融时间序列分析用R语言建立AR模型？！

Python033

金融时间序列分析用R语言建立AR模型？！,第1张

对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型

对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出

AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

从AR模型到VAR模型——R语言实现

向量自回归模型(英语:Vector Autoregression model,简称VAR模型)是一种常用的计量经济模型。它扩充了只能使用一个变量的自回归模型(简称:AR模型),使容纳大于1个变量,因此经常用在多变量时间序列模型的分析上。 2.2 定义 VAR(p)模型的数学描述如下: 2.3 VAR模型的步骤 1、选择合适的变量2、检验序列平稳性,看序列是否平稳,或者同阶单整3、多元混成检验4、模型定阶,根据AIC、BIC等准则,选择VAR模型的滞后阶数5、模型诊断6、协整检验,看变量间是否存在协整关系7、格兰杰因果检验8、脉冲响应,看变量对外界冲击的反馈9、方差分解10、结果预测。 三、VAR模型的R语言实现 下面以一个四元的时间序列数据为例,构建VAR模型并进行分析和预测。 3.1 变量选择 根据实际问题或理论,得到感兴趣的变量数据。

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在R中生成时间序列的前提是我们将分析对象转成时间序列函数对象，包括观测值、起始时间、种植时间、及周期（月、季度、年）的结构。这些都能通过ts( )函数实现。

R语言中，对时间序列数据进行分析处理时，使用差分函数要注意：差分函数diff()不带参数名的参数指滞后阶数，也就是与滞后第几阶的数据进行差分。如果要指定差分的阶数，则一定要使用带名称的参数:diff=2。

例如： sample表示样本数据。

1、diff(sample,2)表示是对滞后2阶的数据进行差分，一阶差分，等同于： diff(sample,lag=2)

2、diff(sample,diff=2)才是表示二阶差分

意：在函数中尽量避免使用没有命名的参数。在《时间序列分析及应用-R语言（第2版）》中，P315，描述到： 我们得到的教训就是，除非完全了解相关参数的位置，否则使用未命名参数是非常危险的。

截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为0的性质（比如AR的PACF）；

拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质（比如AR的ACF）。

拖尾 ：始终有非零取值，不会在k大于某个常数后就恒等于零(或在0附近随机波动)

截尾 ：在大于某个常数k后快速趋于0为k阶截尾

AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；

MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；

ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。

根据输出结果， 自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾 ，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。