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r語言時間序列分析的股票模型

發布時間: 2022-10-16 07:08:30

① R語言里做時間序列分析有哪些包

傾情推薦TSA這個函數包,包含了《時間序列分析及應用:R語言》中幾乎所有涉及到的函數~
library(zoo)
###時間格式預處理
library(xts)
###同上
library(timeSeires) ###同上
library(urca) ###進行單位根檢驗
library(tseries) ###arma模型
library(fUnitRoots) ###進行單位根檢驗
library(FinTS) ###調用其中的自回歸檢驗函數
library(fGarch) ###GARCH模型
library(nlme) ###調用其中的gls函數
library(fArma) ###進行擬合和檢驗

② R語言畫時間序列圖

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 時間序列r語言構造arima模型

1、A1A2單元格別輸入12選兩單元格滑鼠放選區域右腳現細加號向拖放滑鼠
2、A1單元格輸入1編輯菜單/填充/序列選等差數列

④ R語言做時間序列分析時,summary給出的結果都是什麼意思啊

這個是自動適應參數估計的結果。
模型估計為ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)
系數為:
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.是系數的標准差,系數顯著性要自己算,|系數/se| > 1.96 即 95%的置信度

sigma^2 estimated 估計值方差
log likelihood 對數似然值

(這個不用解釋了吧)
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63

再就是下面一堆誤差計算

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語言里做時間序列分析有哪些包

直接谷歌一下,「時間序列分析 R語言」,就能得到你想要的結果

以下結果來自, 作者:詹鵬2012-9-20 22:46:46

【包】
library(zoo) #時間格式預處理
library(xts) #同上
library(timeSeires) #同上
library(urca) #進行單位根檢驗
library(tseries) #arma模型
library(fUnitRoots) #進行單位根檢驗
library(FinTS) #調用其中的自回歸檢驗函數
library(fGarch) #GARCH模型
library(nlme) #調用其中的gls函數
library(fArma) #進行擬合和檢驗

【基本函數】
數學函數
abs,sqrt:絕對值,平方根 log, log10, log2 , exp:對數與指數函數 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函數 sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:雙曲函數
簡單統計量
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位間距)等為統計量,sort,order,rank與排序有關,其它還有ave,fivenum,mad,quantile,stem等

⑥ 時間序列在股市有哪些應用

時間序列分析在股票市場中的應用
摘要
在現代金融浪潮的推動下,越來越多的人加入到股市,進行投資行為,以期得到豐厚的回報,這極大促進了股票市場的繁榮。而在這種投資行為的背後,越來越多的投資者逐漸意識到股市預測的重要性。
所謂股票預測是指:根據股票現在行情的發展情況地對未來股市發展方向以及漲跌程度的預測行為。這種預測行為只是基於假定的因素為既定的前提條件為基礎的。但是在股票市場中,行情的變化與國家的宏觀經濟發展、法律法規的制定、公司的運營、股民的信心等等都有關聯,因此所謂的預測難於准確預計。
時間序列分析是經濟預測領域研究的重要工具之一,它描述歷史數據隨時間變化的規律,並用於預測經濟數據。在股票市場上,時間序列預測法常用於對股票價格趨勢進行預測,為投資者和股票市場管理管理方提供決策依據。

⑦ 金融時間序列分析用R語言建立AR模型!

對R做平穩性檢驗,結果顯示,在5%的顯著性水平下接受拒絕原假設,表明不存在 ... 在建立計量經濟模型時,總要選擇統計性質優良的模型
對上證指數收益率序列AR(3)模型進行條件異方差的ARCHLM檢驗(滯後8階),結果給出
AR模型的參數估計 GARCH模型可以消除金融時間序列的ARCH效應,模擬和預測其波動性。

⑧ 用R語言做時間序列分析時,模型為指數時R語言怎麼寫

動平均法的基本原理,是通過移動平均消除時間序列中的不規則變動和其他變動,從而揭示出時間序列的長期趨勢。 說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法,它是通過計算指數平滑值,配合一定的時間序列預測模型對現象