R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

2024-04-28 20

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简介： R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

在对上证指数、印花税收入联动性预测时，我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。

读取所有数据

#读取指数数据  
index=read.xlsx("上证指数.xlsx")  
#读取税数据  
tax=read.xlsx("印花税收入.xlsx")

上证指数数据直方图

#取出上证指数数据
#差分做直方图
d.USD=diff(index$收盘)  
par(mfrow = c(1, 1))

点击标题查阅往期内容

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化

从直方图的结果来看，上证指数收盘价符合正态分布。大部分收盘价集中在0线周围，因此满足garch建模的基本前提，从数据可以看出，股指日对数收益率的均值很小，可以认为是0。收益率的分布具有正的偏度，所以分布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。下面再进行上证指数时序特征分析。观察上证指数时序图，收益率的确存在明显的聚类效益（即一次大的波动后往往伴随着另一次大的波动）。