金融時間序列分析用R語言畫簡單收益率和對數(shù)收益率的ACF圖？acf（int[，2]滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthlyacf（

金融時間序列分析用R語言畫簡單收益率和對數(shù)收益率的ACF圖？

acf（int[，2]滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthly

acf（int.l[，2]滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthly

log return”）箱型試驗（int[，2]，lag=5，type=“Ljung Box”）箱型試驗（int[，2]，lag=10，type=“Ljung Box”） 箱型試驗（int.l[，2]，lag=5，type=“Ljung Box”）箱型試驗（int.l[，2]，lag=10，type=“Ljung box”）

運行結(jié)果有以下錯誤。我該怎么辦？

> int

文件（文件，“RT”）中出錯：無法打開鏈接

此外：警告消息：

文件（文件，“RT”）中：

無法打開文件“d-intc7208。TXT“：沒有這樣的文件或目錄

ACF（int.l[，2]，滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=true，main=“int monthly

錯誤：意外符號出現(xiàn)在：

“

ACF（int.l[，2]，滯后最大值=15，type=“相關(guān)”，plot=true，main=“int”

> log return”

錯誤：“l(fā)og return”

如何利用R語言中的函數(shù)方法獲取標(biāo)準(zhǔn)差和平均值？

第一步是定義一個矢量sales，按數(shù)字類型賦值給sales，然后打印sales，如下圖所示：

第二步是定義一個vector num，按整數(shù)類型vector賦值給num，然后打印num，如下圖所示：

第三步是通過sd（）函數(shù)獲得sales和num的標(biāo)準(zhǔn)差，如下圖所示：

第四步是由于元素復(fù)雜，需要求平均值。您可以使用均值函數(shù)，如下圖所示：

步驟5，如果要檢查num和sales之間的相關(guān)性，請使用cor（）函數(shù)，如下圖所示：

R語言怎么把股票日收盤價轉(zhuǎn)換成對數(shù)收益率？

要知道一個系列列的收盤價向量x，length=1000，R語言代碼ACF（int[，2]，滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthlyacf（int.l[，2]滯后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthlylog return”）箱型試驗（int[，2]，滯后=5類型=“Ljung Box”）箱型試驗（int[，2]，lag=10，type=“Ljung Box”）箱型試驗（int.l[，2]，lag=5，type=“Ljung Box”）箱型試驗（int.l[，2]，lag=10，type=“Ljung box”）錯誤：意外登錄“l(fā)og return”

r語言中forecast.arima和predict的區(qū)別？

以月數(shù)據(jù)為例，即周期為12，有季節(jié)性的影響。

首先，對于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來確定其模型參數(shù)ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認(rèn)的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。

然后預(yù)測（H=預(yù)測期數(shù)）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學(xué)好它，你需要測試模型，特別是剩余的。