当前位置:首页 » 分析预测 » r语言时间序列分析的股票模型
扩展阅读
1299股票代码 2024-11-24 21:43:56
股票行情运行总量 2024-11-24 21:27:34

r语言时间序列分析的股票模型

发布时间: 2022-10-16 07:08:30

① R语言里做时间序列分析有哪些包

倾情推荐TSA这个函数包,包含了《时间序列分析及应用:R语言》中几乎所有涉及到的函数~
library(zoo)
###时间格式预处理
library(xts)
###同上
library(timeSeires) ###同上
library(urca) ###进行单位根检验
library(tseries) ###arma模型
library(fUnitRoots) ###进行单位根检验
library(FinTS) ###调用其中的自回归检验函数
library(fGarch) ###GARCH模型
library(nlme) ###调用其中的gls函数
library(fArma) ###进行拟合和检验

② R语言画时间序列图

用xlim或者ylim命令。比如:
# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))

③ 时间序列r语言构造arima模型

1、A1A2单元格别输入12选两单元格鼠标放选区域右脚现细加号向拖放鼠标
2、A1单元格输入1编辑菜单/填充/序列选等差数列

④ R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊

这个是自动适应参数估计的结果。
模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)
系数为:
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732

s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| > 1.96 即 95%的置信度

sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值

(这个不用解释了吧)
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63

再就是下面一堆误差计算

ME Mean Error
RMSE Root Mean Squared Error
MAE Mean Absolute Error
MPE Mean Percentage Error
MAPE Mean Absolute Percentage
MASE Mean Absolute Scaled Error

⑤ R语言里做时间序列分析有哪些包

直接谷歌一下,“时间序列分析 R语言”,就能得到你想要的结果

以下结果来自, 作者:詹鹏2012-9-20 22:46:46

【包】
library(zoo) #时间格式预处理
library(xts) #同上
library(timeSeires) #同上
library(urca) #进行单位根检验
library(tseries) #arma模型
library(fUnitRoots) #进行单位根检验
library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数
library(fGarch) #GARCH模型
library(nlme) #调用其中的gls函数
library(fArma) #进行拟合和检验

【基本函数】
数学函数
abs,sqrt:绝对值,平方根 log, log10, log2 , exp:对数与指数函数 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数 sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数
简单统计量
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等

⑥ 时间序列在股市有哪些应用

时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

⑦ 金融时间序列分析用R语言建立AR模型!

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。

⑧ 用R语言做时间序列分析时,模型为指数时R语言怎么写

动平均法的基本原理,是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动,从而揭示出时间序列的长期趋势。 说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象