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r语言arch模型解析报告_附数据代码.pdf

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r语言arch模型解析报告_附数据代码.pdf


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# R 代码复制到相应后面(能附上运行得到的图不) # 数据读取和处理(为减少误差,估计时根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然 对数处理,即收益率 r=log(/) 。 ## 读取数据 golddata= read.csv ( " 数据 .csv" ) head (golddata) ## 日期 收盘价 ## 1 2008/1/2 5385.103 ## 2 2008/1/3 5422.034 ## 3 2008/1/4 5483.650 ## 4 2008/1/7 5556.593 ## 5 2008/1/8 5528.054 ## 6 2008/1/9 5613.758 golddata=golddata[ , 2] head (golddata) ## [1] 5385.103 5422.034 5483.650 5556.593 5528.054 5613.758 Valuedata<-golddata ##Value data Valuedata= ts (Valuedata, start = c( 2008 , 2 ), frequency= 365 ) n<- length (Valuedata)## # 为减少误差,在估计时,根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然对数处理,即将 收益率根据以下公式进行计算: # 绘制收益率波动图 Valuedata1 <- log ( lag (Valuedata)) - log (Valuedata) # 即得到 收盘价对数的一阶差分。 通过 R 软件,画出日对数收益率线形图(图 1 ) plot.ts (Valuedata1) # 收益率的基本统计表 # 通过计算 收益率序列的均值,标准差,中位数 最大值 最小值 等基本统计数据,得 出下表 summary (Valuedata1) ## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. ## -0.0915400 -0.0082590 0.0004899 -0.0002073 0.0090100 0.0893100 library (asbio) #Functions for skewness and kurtosis. ## Loading required package: tcltk #data description function datadesc = function(X) { result = list ( 0); #result list to return mean = mean(X); #mean var = var (X) #variance, pearsonskew = 3*( mean(X)- median (X))/ sd (X) #Pearson coefficient of skew ness kurt = kurt (X) #kurtosis, quantile1 = quantile (X, probs = 0.25 ) # first quartile, med = median (X) # median, quantile3 = quantile (X, probs = 0.25 ) # third quartile, max = max(X) # minimum and min = min (X) # maximum. result = list ( mean = mean, variance = var, skewness = pearsonskew, kurtosis = kurt, "first quartile" = quantile1, median = med, "third quartile" = quantile3, "maximum" = max, minimum = min ) return (result) } datadesc (Valuedata1) ## $mean ## [1] -0.0002073343 ## ## $variance ## [1] 0.0003538641 ## ## $skewness ## [1] -0.1111916 ## ## $kurtosis ## [1] 3.309377 ## ## $`first quartile` ## 25% ## -0.008258792 ## ## $median ## [1] 0.0004898845 ## ## $`third quartile` ## 25% ## -0.008258792 ## ## $maximum ## [1] 0 ## ## $minimum ## [1] -0 ## 直方图 hist (Valuedata1) # 通过 R 软件得到 指数日收益率直方图 # 日收益率偏度为 3.309377 ,其分布是右偏的,其峰度为 3.309377 ,远高于正态分布 的峰度值 3 。 可知,收益率不服从正态分布,即利用所用基于正态分布统计方法对收益 率序的检验均失效 # 收益率序列的平稳性检验( ADF 检验) library (tseries) # 平稳性检验最常用的方法为单位根方法,运用 R 软件,对日收益率进行单位根检验,检 验结果如下 print ( adf.test ( diff (Valuedata1), alternative = "stationary" , k=0)) ## Warning in adf.test(diff(Valuedata1), alternative = "stationary", k = 0): ## p-value smaller than p

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