R语言股票市场指数：ARMA |
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全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19469 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 本文将尝试回答的主要问题是： 这些年来收益率和交易量如何变化？这些年来，收益率和交易量的波动如何变化？我们如何建模收益率波动？我们如何模拟交易量的波动？为此，本文按以下内容划分：第1部分： 获取每日和每周对数收益的 数据，摘要和图 第2部分： 获取每日交易量及其对数比率的数据，摘要和图 第3部分： 每日对数收益率分析和GARCH模型定义 第4部分： 每日交易量分析和GARCH模型定义 获取数据利用quantmod软件包中提供的getSymbols（）函数，我们可以获得2007年至2018年底的工业平均指数。 getSymbols("^DJI", from = "2007-01-01", to = "2019-01-01") dim(DJI) ## [1] 3020 6 class(DJI) ## [1] "xts" "zoo"让我们看一下DJI xts对象，它提供了六个时间序列，我们可以看到。 head(DJI) ## DJI.Open DJI.High DJI.Low DJI.Close DJI.Volume DJI.Adjusted ## 2007-01-03 12459.54 12580.35 12404.82 12474.52 327200000 12474.52 ## 2007-01-04 12473.16 12510.41 12403.86 12480.69 259060000 12480.69 ## 2007-01-05 12480.05 12480.13 12365.41 12398.01 235220000 12398.01 ## 2007-01-08 12392.01 12445.92 12337.37 12423.49 223500000 12423.49 ## 2007-01-09 12424.77 12466.43 12369.17 12416.60 225190000 12416.60 ## 2007-01-10 12417.00 12451.61 12355.63 12442.16 226570000 12442.16 tail(DJI) ## DJI.Open DJI.High DJI.Low DJI.Close DJI.Volume DJI.Adjusted ## 2018-12-21 22871.74 23254.59 22396.34 22445.37 900510000 22445.37 ## 2018-12-24 22317.28 22339.87 21792.20 21792.20 308420000 21792.20 ## 2018-12-26 21857.73 22878.92 21712.53 22878.45 433080000 22878.45 ## 2018-12-27 22629.06 23138.89 22267.42 23138.82 407940000 23138.82 ## 2018-12-28 23213.61 23381.88 22981.33 23062.40 336510000 23062.40 ## 2018-12-31 23153.94 23333.18 23118.30 23327.46 288830000 23327.46更准确地说，我们有可用的OHLC（开盘，高，低，收盘）指数值，调整后的收盘价和交易量。在这里，我们可以看到生成的相应图表。 我们在此分析调整后的收盘价。 DJI[,"DJI.Adjusted"]简单对数收益率 简单的收益定义为： 对数收益率定义为： 我们计算对数收益率。 CalculateReturns(dj_close, method = "log")让我们看看。 head(dj_ret) ## DJI.Adjusted ## 2007-01-04 0.0004945580 ## 2007-01-05 -0.0066467273 ## 2007-01-08 0.0020530973 ## 2007-01-09 -0.0005547987 ## 2007-01-10 0.0020564627 ## 2007-01-11 0.0058356461 tail(dj_ret) ## DJI.Adjusted ## 2018-12-21 -0.018286825 ## 2018-12-24 -0.029532247 ## 2018-12-26 0.048643314 ## 2018-12-27 0.011316355 ## 2018-12-28 -0.003308137 ## 2018-12-31 0.011427645给出了下面的图。 可以看到波动率的急剧上升和下降。第3部分将对此进行深入验证。 辅助函数我们需要一些辅助函数来简化一些基本的数据转换，摘要和绘图。 1.从xts转换为带有year and value列的数据框。这样就可以进行年度总结和绘制。 df_t |
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