这个作业金融统计相关是用R语言完成股票分析
Stat 349 Fall 2020
1数据集1：股票（股票代号的名称，以及
日期范围）
1.1 ARIMA
1.拟合整个数据集（不包括最近5天的值）并报告您的最佳结果
模型。
（i）报告已安装的参数表。 拟合参数表，如课堂所示，注意
确保拟合的参数重要。
（ii）报告最近5天的实际值，预测值和预测误差。
（iii）报告均方的预测误差
2.报告如何拆分数据，以及用于构建模型的哪一部分。 配件
选择的数据集（不包括最近5天的值），并报告最佳模型。
（i）类中显示的拟合参数表，请注意确保拟合参数
非常重要。
（ii）报告最近5天的实际值，预测值和预测误差。
（iii）报告均方的预测误差。
1.2 GARCH
1. Fitting the residuals from the best ARIMA model whole data set (exclude the last
5 day values) and report your best model.
2. Do the following as in the demo.
The original log return series is plotted in Figure 1.1 on the left panel. The fitted
residuals (standardized returns or pseudo-returns) are plotted on the right panel.
1.3 The best fitted model is GARCH(1,1) with the following
estimated parameter values and standard errors.
Coefficient(s):
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a0 8.262e-07 2.565e-07 3.221 0.00128 **
a1 8.576e-02 7.835e-03 10.945 < 2e-16 ***
b1 9.130e-01 8.244e-03 110.752 < 2e-16 ***
• Report the sum of the squared error of the final model.
• State the reason why this model is the final model, instead of GARCH(1,2),
GARCH(2,1), or GARCH(2,2).