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上传时间: 2017-08-30
详细说明： variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1),submodel = NULL, external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE) distribution.model = "norm" ugarchfit(spec, datax, out.sample = 0, solver = "solnp", solver.contro l = list(),fit.control = list(stationarity = 1, fixed.se = 0, scale = 0)) myspec=ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1), submodel = NULL, external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE), mean.model = list(armaOrder = c(1, 1), include.mean = TRUE, archm = FALSE, archpow = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL, archex = FALSE), distribution.model = "norm") myfit=ugarchfit(myspec,data=datax,solver="solnp") #rugarch包中模型结果的提取要依靠as.data.frame函数。比如提取模型的拟合值 as.data.frame(myfit,which="fitted") #提取残差序列： as.data.frame(myfit,which=" residuals") #提取方差序列： as.data.frame(myfit,which="sigma") #当然，也可以同时查看所有： as.data.frame(myfit,which=all) #通过plot(myfit)可以对模型结果进行图形诊断： plot(myfit) #如果模型通过检验，可以用ugarchforcast函数对未来进行预测： for<-ugarchforcast(myfit,n.ahead=20) 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 ...展开收缩
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