ARMAモデルからGARCHモデルへ その2 GARCH(p, q) [時系列解析 / 需要予測]
まずは、通常のARモデルの推定方法から
### 係数や次数の自動推定
ar.fit1 <- ar(nikkei.d)
# ARMA(p, q)の推定
est1 <- arima(nikkei.d, order=c(1,0,0)) #AR1を推定
# 残差にARをあてはめる
ar(est1$residuals)$order # 自己相関なし
Box.test(est1$residuals, type="L") # 自己相関なし
# 残差の二乗にARをあてはめる
ar(est1$residuals^2)$order # 自己相関あり
Box.test(est1$residuals^2, type="L") # 自己相関あり
# Janque-Bera 検定
library(tseries)
jarque.bera.test(nikkei.d)
jarque.bera.test(est1$residuals)
### GARCH(p, q) = (1, 1)
install.packages("fGarch")
library(fGarch)
model.g <- garchFit(~arma(0,1)+garch(1,1), data=nikkei.d, TRACE=FALSE)
plot(model.g)
summary(model.g)
### 係数や次数の自動推定
ar.fit1 <- ar(nikkei.d)
# ARMA(p, q)の推定
est1 <- arima(nikkei.d, order=c(1,0,0)) #AR1を推定
# 残差にARをあてはめる
ar(est1$residuals)$order # 自己相関なし
Box.test(est1$residuals, type="L") # 自己相関なし
# 残差の二乗にARをあてはめる
ar(est1$residuals^2)$order # 自己相関あり
Box.test(est1$residuals^2, type="L") # 自己相関あり
# Janque-Bera 検定
library(tseries)
jarque.bera.test(nikkei.d)
jarque.bera.test(est1$residuals)
### GARCH(p, q) = (1, 1)
install.packages("fGarch")
library(fGarch)
model.g <- garchFit(~arma(0,1)+garch(1,1), data=nikkei.d, TRACE=FALSE)
plot(model.g)
summary(model.g)
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