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1、【原创】定制R语言数据分析可视化案例报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了R语言GARCH族模型拟合预测与VaR计算案例报告#读取数据gs=read.csv("gs.csv")zgsy=read.csv("zgsy.csv")zs=read.csv("zs.csv")合并数据data=data.frame(gs=gs,zgsy=zgsy,zs=zs)library(rugarch)par(mfrow=c(1,1))yield<-data绘制时间序列图ts.plot(yield)【原创】定制R语言数据分析可视化案例报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“
2、大数据部落”就可以了统计描述变量summary(yield)##x2x3x1##Min.:-0.1232982Min.:-0.1052437Min.:-1.044e-01##1stQu.:-0.00694851stQu.:-0.00668341stQu.:-9.486e-03##Median:0.0000000Median:0.0000000Median:-7.939e-04##Mean:-0.0002304Mean:-0.0003794Mean:-7.758e-05##3rdQu.:0.00569803rdQu.:0.00585753rdQu.:8.657e-03##
3、Max.:0.0953102Max.:0.0956360Max.:9.554e-02var(yield)##x2x3x1##x20.00023778290.00015332520.0002041104##x30.00015332520.00028485020.0001814219##x10.00020411040.00018142190.0003770856【原创】定制R语言数据分析可视化案例报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了ARCH-LM在检验前后使用的目的是不同的，使用ARCH模型之前检验，是为了判断是否存在ARCH效应，是否使用该模型，使用
4、ARCH模型之后再用该检验是为了判断ARCH模型是否消除了自回归条件异方差的影响。library(FinTS)ArchTest(yield,lags=12,demean=FALSE)拟合不同分布的garch模型（t分布正态分布gedgjr等）1.拟合t分布garch模型garch_std<-garchFit(yield~garch(1,1),trace=FALSE,cond.dist="std")garch_std####Title:##GARCHModelling####Call:##garchFit(formula=yield~garch(1,1),cond.dis
5、t="std",trace=FALSE)####MeanandVarianceEquation:##data~garch(1,1)####[data=dem2gbp]####ConditionalDistribution:##std####Coefficient(s):##muomegaalpha1beta1shape##0.00224870.00231900.12443810.88465314.1184251####Std.Errors:##basedonHessian####ErrorAnalysis:
6、##EstimateStd.ErrortvaluePr(>
7、t
8、)##mu0.0022490.0069560.3230.7465##omega0.0023190.0011512.0150.0439*##alpha10.1244380.0267114.6593.18e-06***【原创】定制R语言数据分析可视化案例报告论文（附代码数据）有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了##beta10.8846530.02323738.072<2e-16***##shape4.1184250.40116510.266<2e-16***##---##Signif.codes:0'***'
9、0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####LogLikelihood:##-989.4083normalized:-0.50122####Description:##FriMar0400:43:302016byuser:定义t分布garch模型spec_std<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)),mean.model=list(armaOrder=c(0,0)),distribution.model="std")fit_std<-ugarchfit(
