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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