㈠ R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
时间序列分析：R语言中的ARIMA和ARCH / GARCH模型
在金融时间序列分析中，时域方法如ARIMA和ARCH / GARCH模型对于股票价格预测至关重要。这些模型帮助我们理解数据特征并预测未来值，尤其在非平稳序列处理和波动性分析上。
平稳性与转换
首先，确保时间序列的平稳性是建模的前提。通过差分或对数转换将非平稳序列转换为平稳序列，如苹果股票价格示例所示，对数价格的差分更利于稳定方差。
ARIMA模型
ARIMA模型（自回归整合移动平均模型）通过观察自相关和偏自相关来识别，如在Apple股票的ACF和PACF图中所示。识别规则包括观察ACF和PACF的截断点，例如ARIMA(1,0,0)可能是Log Apple股票的模型。
诊断与AICc
在选择模型时，使用AICc来权衡模型复杂度与拟合度，如ARIMA(2,1,2)可能是合适的。检查残差的ACF和PACF以确认模型的有效性，例如Apple股票的ARIMA模型的残差显示为无明显滞后。
ARCH / GARCH模型
当ARIMA模型的残差显示波动性时，引入ARCH / GARCH模型。通过观察残差平方和ACF/PACF，判断是否需要建模序列的条件方差。例如，对于Apple，选择的ARCH 8模型反映了价格的波动性。
ARIMA-ARCH / GARCH组合
混合模型如ARIMA(2,1,2) - ARCH(8)结合了ARIMA的线性预测和ARCH的波动性分析，能更准确地预测价格变化，如Apple股票在2012年7月的预测。
总结
时域分析在金融时间序列预测中不可或缺，ARIMA和ARCH / GARCH模型组合提供了更精确的预测。理解序列的平稳性，选择合适的模型，以及利用新信息更新模型，都是有效应用这些模型的关键。
㈡ r语言一般是哪些专业的人会学
R语言是一种专为统计分析和图形绘制设计的编程语言，因此，统计学、数学、金融学、经济学、生物学、医学等领域的专业人士通常会学习R语言。这些领域的人士需要使用R语言进行数据分析、模型建立和结果呈现，以支持他们的研究工作和业务需求。
对于那些希望利用R语言进行数据分析的专业人士来说，具备一定的数学背景是非常有益的。这不仅有助于理解复杂的统计模型，还能更高效地编写代码。数学基础包括初等数学、高等数学、线性代数、概率论和统计学等，这些知识能够帮助学习者更好地掌握R语言的功能和特性。
尽管R语言的入门相对容易，适合编程新手，但要深入掌握R语言，了解其背后的统计理论和数学原理是必不可少的。因此，即使是完全没有编程经验的人，也可以从R语言的学习中受益匪浅。然而，随着学习的深入，掌握扎实的数学知识将使学习者能够更有效地利用R语言进行高级数据分析和统计建模。
统计学、数学、金融学、经济学、生物学、医学等领域的专业人士，往往需要处理复杂的数据集，进行统计分析和模型构建。R语言提供了一系列强大的工具和库，使得这些任务变得相对简单。例如，通过使用ggplot2包，可以轻松创建高质量的图形和可视化结果；通过使用dplyr包，可以高效地处理和转换数据。
在实际应用中，R语言被广泛用于各种场景，如金融风险管理、医学研究、市场分析、生物信息学等。例如，在金融领域，分析师可以利用R语言进行时间序列分析，预测股票价格走势；在医学研究中，研究人员可以使用R语言进行临床试验数据的统计分析，以评估新药的效果。
总之，R语言作为一种强大的统计分析工具，已经成为了众多专业人士不可或缺的技能。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都可以通过学习R语言，提升自己的数据分析能力，为各自的领域带来更多的价值。