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  • R语言中的时间序列分析模型：ARIMA

    简介 时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。第一部分涵盖了平稳的时间序列。第二部分为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来，它将研究组合模型及其在建模和预测时间序列方面的性能和有效性。最后，将对时间序列分析方法进行总结。

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