[程式] 用R跑時間序類資料來選模
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[軟體程式類別]:
R
[程式問題]:
資料去選模
[軟體熟悉度]:
低(1~3個月)
[問題敘述]:
我有一組股價的時間序列資料，想要用Ｒ跑來建立這組資料的模型
一開始先對資料做acf跟pacf的圖來看看是不是arma的模型
acf有指數收斂的樣子，但pacf突出的點都在1x上
也用了Box.test發現沒有顯著，有白噪音
所以改用aic和bic來選模，我只選取了p q在5以下的arma模型去選
發現aic跟bic的結果差很大( 一個是arma(3,2) 一個是ar(1) )
那我該選取哪一個？
此外我還對資料做了arch effect的檢定at^2的Box結果也是不顯著的
所以我該往garch去fit嗎?
[程式範例]:
par(mfrow = c(2,2))
plot(1:T, data1, type='l')
acf(data1)
pacf(data1)
Box.test(data1, lag=log(T), type='Ljung') <-結果不顯著
y = data1
w <- 1:20
n <- 1:20
j=0
for (p in 0:5){
for (q in 0:5){
if(p+q==0)next
if(p+q>5)next
j=j+1
m1 = arima(y[], order=c(p,0,q))
w[j] = m1$aic
n[j] = m1$aic+(log(T)-2)*(p+q+2)
}
}
a=order(c(w))[1]
b=order(c(n))[1]
a <-aic的結果
b <-bic的結果
arch effect
data1 = log(data1[]+1)
Box.test(data1, lag = 12, type='Ljung')
at = data1 - mean(data1)
Box.test(at^2, lag = 12, type='Ljung')
兩個p值都>0.05不顯著
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謝謝各位高手指導>"<
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