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：意外登錄“l(fā)og return”

誰能幫忙解釋一下SPSS自相關(guān)檢驗的結(jié)果，如何根據(jù)這個結(jié)果判斷時間序列是否存在自相關(guān)，謝謝啦？

從這個結(jié)果來看，沒有自相關(guān)。從第一張圖來看，ACF值不能突破閾值。從第二張圖來看，box-ljungtest的所有滯后項都不顯著，這不能否定box-ljungtest的原始假設(shè)。

時期序列和時點序列有什么區(qū)別？

1. 時間序列是指同一現(xiàn)象的幾個不同時段的時間指標按時間順序排列而成的時間序列；時間點序列是指同一現(xiàn)象的時間指標按時間順序排列在不同時間點而成的時間序列。

2. 周期是時間周期的概念。從1月1日到3月1日是一段時間。時間點是時間點的概念。1月1日是第3個時點?？梢蕴砑硬煌瑫r段的值。氣的數(shù)量與時間長短有直接關(guān)系，是連續(xù)獲得的。

不同時間點的值不能相加。氣值與時間長短無直接關(guān)系。它是在不同時期獲得的。

4. 時間序列和時間序列是絕對數(shù)時間序列，它能反映研究現(xiàn)象在各個時期的總體水平或規(guī)模及其發(fā)展變化過程。

但是，時間序列中的觀測值反映了一段時間內(nèi)現(xiàn)象發(fā)展過程的總量，不同時期的觀測值可以相加。加法的結(jié)果顯示了該現(xiàn)象在較長時間內(nèi)的活動總量，時間序列中的觀測值反映了該現(xiàn)象在某一時刻的水平。不同時期的觀測值不能相加，相加的結(jié)果沒有實際意義。

自相關(guān)系數(shù)計算公式？

自相關(guān)系數(shù)的計算公式為γ（T，s）=e（x-μ）（x-μ）。ρ（T，s）定義為時間序列{x}的自相關(guān)系數(shù)，簡稱ACF。ρ（t，s）=γ（t，s）/（DX×DX）^0.5。其中e是數(shù)學期望，D是方差。

相關(guān)系數(shù)測量兩個不同事件之間的相互作用程度，而自相關(guān)系數(shù)測量同一事件的兩個不同時段之間的相關(guān)程度。形象地說，它衡量一個人過去的行為對現(xiàn)在的影響