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GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告.docx

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GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告本文从GARCH模型的估计和检验以及异常点挖掘两个方面进行了中期报告。首先,对于GARCH模型的估计和检验,我们先对数据进行了平稳性检验,发现时间序列数据并不平稳,需要进行差分处理。在差分后的数据上,我们首先尝试了ARIMA模型的拟合,但结果并不理想,最终选择了GARCH模型进行拟合。在GARCH模型的参数估计中,我们采用了极大似然估计法进行参数估计,并进行了模型的诊断检验。在检验过程中,我们发现模型残差存在异方差性,需要进行GARCH模型的拟合。在拟合完GARCH模型之后,我们进行了残差的自相关图、偏自相关图和Q-Q图的分析,发现残差已基本符合正态分布且不存在自相关,表明GARCH模型的拟合较为成功。其次,对于异常点的挖掘,我们采用了残差序列的检测方法。首先,我们计算了模型残差的标准差和平均值,以此为基础设置了异常点的阈值。然后,我们利用希尔伯特-黄变换对残差序列进行了分解,得到了其不同频带的成分,利用不同频率的成分计算出了异常点的数量。最终,我们将得到的异常点与原始数据和预测数据进行了对比,发现异常点主要分布在周期性较强的时段,其中一些为真实的异常点,但也存在一些虚假异常点。综上,我们采用了GARCH模型对时间序列数据进行了拟合和检验,并尝试了残差序列的异常点挖掘方法。在接下来的研究中,我们将进一步探索时间序列数据的特征,并进一步优化模型和异常点挖掘算法,以提高模型的拟合精度和异常点检测效果。