金融时间序列分析第部分时间序列分析基础ARMA建模范例模拟.pptVIP

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金融时间序列分析 陆贵斌 2012年10月 建模过程 内容 一、基本模型 1个序列 1个截面分布 Xt 所有截面均值的分布 二、自相关性 plot(Y(1:249),Y(2:250),.) plot(Y(1:248),Y(3:250),.) plot(Y(1:247),Y(4:250),.) plot(Y(1:246),Y(5:250),.) plot(Y(1:245),Y(6:250),.) 1阶自相关 plot(Y(1:249),Y(2:250),.) 2阶自相关 plot(Y(1:248),Y(3:250),.) 3阶自相关 plot(Y(1:247),Y(4:250),.) 4阶自相关 plot(Y(1:246),Y(5:250),.) 验证 三、模型识别 基本原则 四、参数估计 model = arima(2,0,1); fit1 = estimate(model,Y); 残差序列 [E,V] = infer(fit1,Y); 白噪声检验 [h,pValue,stat,cValue] = lbqtest(E) h = 0 pValue = 0.9332 假设是ARMA(2,2) model = arima(2,0,1); fit1 = estimate(model,Y); ARIMA(3,0,0) ARIMA(1,0,1) 第1部分 ARMA建模 第2部分 ARIMA建模 第3部分 ARCH建模 第4部分 协整建模 simModel = arima(AR,{0.5,-0.3},MA,0.2,Constant,5,Variance,0.1); 是否可以直观体现这里的相关关系? --条件分布的样本呈现 ARMA(p,q) 拖尾 拖尾 MA(q) 拖尾 q阶截尾 AR(P) P阶截尾 拖尾 选择模型 估计值 真实值 C 4.82 5 ?1 0.61 0.5 ?2 -0.38 -0.3 θ1 0.036 0.2 σ2 0.08 0.1 * *

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