数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。为了减少误差，在估计时我们可以对每个交易日的收盘价进行自然对数处理，即对日收益率进行计算（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

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本文通过R软件对金融数据帮助客户进行读取和处理，并进行了收益率波动图、收益率序列的平稳性检验、自相关图和偏自相关图以及ARCH效应检验等分析。通过这些分析，我们可以更好地理解和预测金融市场的变化。

数据读取和处理

为减少误差，估计时根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然对数处理，即收益率r=log(/)。

##读取数据  
  
golddata=read.csv("数据.csv")  
head(golddata)

Valuedata=ts(Valuedata,start = c(2008,2),frequency=365)

为减少误差，在估计时，根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然对数处理，即将收益率根据以下公式进行计算：

绘制收益率波动图

log(lag(Valuedata)) - log(Valuedata)

datadesc(Valuedata1)

通过R软件得到 指数日收益率直方图

日收益率偏度为3.309377，其分布是右偏的，其峰度为 3.309377，远高于正态分布的峰度值3。可知，收益率不服从正态分布，即利用所用基于正态分布统计方法对收益率序的检验均失效。

收益率序列的平稳性检验（ADF检验）

平稳性检验最常用的方法为单位根方法，运用R软件，对日收益率进行单位根检验，检验结果如下

从单位根检验结果可看出：单位根检验的p-value小于相应临界值0.05，从而拒绝原假设，表明 收益率 不存在单位根，是平稳序列，即服从I(0)过程

通过R软件画出 日收益率的自相关图和收益率的偏自相关图

从自相关图和偏自相关图的结果来看，对数收益率的自相关函数值和偏自相关函数值很快落入置信区间，因此对数收益率稳定。

ARCH效应检验

1.滞后阶数的选择及均值方程的确定

residuals<-ols$residuals

根据Chi-squared最小原则可以看出滞后1期为最优，故选择滞后阶数为1。

残差序列自相关检验（日收益率的残差和残差平方自相关图）

从序列残差图中可以看出，相关系数基本落入蓝色虚线（95%置信区间）内， 即表明：日收益率残差不存在显著的自相关。而从残差平方图中可看出，相关系数都没落入蓝色虚线（95%置信区间）内，即表明：日收益率的残差平方有显著的自相关，显示出ARCH效应。

对残差平方做线性图