1. R语言中怎么实现SARIMA-GARCH模型的参数估计
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
2. R软件里的arima函数里的seasonal参数怎么使用?
举一个例子吧,比如月度的数据,就是周期为12,它有季节影响。
先对其1阶12步差分,通过看acf pac f看是简单加法模型,还是乘法季节模型
如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型
季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_),period=_)周期是默认的
3. r语言arima模型预测怎样输入新数据
拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。
预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。
4. 用R语言估计参数值 请帮忙解释下面这段R语言程序每句的含义,谢谢!
从第一行开始,N直到pai,都是赋值语句。其中x1和x2是长度为N,类型为十进制小数的向量。
runif是生成一个随机数,取值在-1到1之间。for循环语句生成具体的两个向量,即x1和x2,其中的每个数都用runif来生成。
紧接之后的if语句用来计数n,其条件为如果对于数值x1[i]和x2[i],如果点(x1[i],x2[i])位于单位圆内,n就加1。一共循环N次。
最后就得出值pai = 4*n/N。
看下来不像是一个参数值估计程序。
5. r语言如何用arima模型怎么模拟一个非平稳时间序列
help里面输入arima你就知道了
6. r语言做arima怎么求预测的误差
拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。
预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。
7. R语言中拟合ARIMA模型,显示Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift 是什么意思?
用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果,最后一个结果就是
Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift,说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。
8. R语言怎样运用最小二乘法估计VAR(1)模型参数
static void(int[]group)
{
int temp;
int pos=0;
for(int i=0;i< group.Length-1;i++)
{
pos=i;
for(intj=i+1;j<group.Length;j++)
{
if(group[j]<group[pos])
{
pos=j;
}
}//第i个数与最小的数group[pos]交换
temp=group[i];
group[i]=group[pos];
group[pos]=temp;
}
}