ARMA-r语言 garch模型实现该怎么实现

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-25 04:21 标签： arma garch
用eviews怎么做ARMA-ARCH模型_百度知道
用eviews怎么做ARMA-ARCH模型
求大神，怎么做出arma-garch模型啊做论文呢？不知道用eviews操作，能告诉我的话真的不胜感激
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这个方法很复杂的，不建议你初学者去学
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出门在外也不愁如何用State实现D-S模型,具体操作流程。谢谢。_百度知道
如何用State实现D-S模型,具体操作流程。谢谢。
aic,x),sum(clock)),clear randn(' %产生样本点 end for i=0，我给你下面的ARMA程序参考;off&#39。clc,i，没贴了，就可以了,&#39？趋势性;，你把那个随机数换成你的,j;n&#39,10000)，就要准确;R'state';;,10000)描述问题呢,bic]=aicbic(LLFX;
%产生 10000个服从标准正态分布的随机数 x(1)=0，你不说清这些.4*elps(j-1)，SAS也有;
%赋初始值 for j=2,j，matlab 10版以上是有时间序列工具箱的;)，如果是matlab，人家也很郁闷啊,&#39，你是用SPSS还是matlab或是SAS或是minitab或是R,AIC=%f,bic)，很多时候心情不好就不会看了,errorsX.8*x(j-1)+elps(j)-0,i:3
%计算拟合参数的个数
%compute Akaike and Bayesian Information Criteria
[aic,num,LLFX] = garchfit(R=%d,&#39:3
spec= garchset('
%初始化随机数发生器 elps=randn(1，比如;
fprintf(&#39，时间序列是有季节性; %指定模型的结构
num=garchcount(coeffX);;Display&#39，不然会让回答的人无所是从？等等:10000
x(j)=0,BIC=%f&#92,M=%d，其它的界面操作;M&#39，自己去学吧，相应的地方改一下
哦，用的是R2
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Bootstrap方法在基于ARMA-GARCH模型的电力市场价格区间预测中的应用
当今开放式电力市场是一个基于竞价拍卖形式的市场,市场清算价格(market clearing price-MCP)主要受变化的供需平衡、市场参与者的竞价策略以及电力企业已经签订的双边买卖合同等因素影响,现有的价格预测技术只集中在如何提高价格预测准确度上,而忽视了对预测本身不确定性的度量;其中ARMA-GARCH价格预测模型的前提是假设预测误差符合正态分布,而实际电力市场价格非线性波动使得正态分布的假设完全不成立.针对这一现象,将不依赖任何分布假设的Bootstrap技术应用于基于ARMA-GARCH模型的电力市场清算价格区间预测,并对澳大利亚电力市场的真实数据进行分析评测,精度高,可靠性好.
Abstract：
The deregulated electricity market is an auction market in which the market clearing price (MCP) is heavily affected by the nonstationary supply/demand balance, biding strategies of market participants, bilateral contracts the companies have signed etc. Existing price forecasting techniques have been devoted to finding the& best& point estimates rather than quantifying the predictive uncertainty. Interval/density forecasts are not new for most classic time series models, such ARMA-GARCH, where prediction intervals can be estimated analytically under normal distribution assumption. However, non-linearity nature of electricity price volatility makes the results unreliable. In this paper, we propose a bootstrap method for constructing prediction intervals for ARMA-GARCH based MCP forecasting process which does not reply on any distribution assumption. The Australian National Electricity Market (NEM)is selected as the primary case market for the evaluation purpose. Results indicate the bootstrap method is with high reliability and precision.
DONG Zhao-yang
WANG Dian-hui
作者单位：
昆士兰大学,信息技术与电机工程学院,澳大利亚布里斯班,QLD 4067
拉筹伯大学,计算机科学与工程系,澳大利亚,墨尔本,Vic 3086
年，卷(期)：
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在做经济增长与波动关系的研究，建立了AR（3）-GARCH-IN-MEAN 的模型， 前期建立arma 模型时只是测了ar 有3个lag，存在arch effect， 然后建立了 garch 模型，之后的确是消除了garch effect 但是 最后结果在 mean equation中的garch项 也就是条件方差项的系数的pvalue 显示此项是insignificant。该怎么解释阿？是不是之前选择模型时出错了 或者应该考虑ma的因素 跪求大神指导阿！
载入中......
在mean equation 中做AR就可以了。
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请问这个模型用哪个软件做好点
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在mean equation 中做AR就可以了。
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