好的，以下是针对《2024-2025-1 金融计量学考核答题纸--金融学班》的要求，如何使用RStudio软件来完成项目的详细步骤：
### 数据预处理阶段 (30分)
#### 1. 数据选取、来源、读取
```r
# 安装并加载必要的包
install.packages("quantmod")
library(quantmod)
# 设置股票代码和日期范围
stock_symbol <- "000001.SZ" # 示例股票代码
start_date <- as.Date("2020-01-01")
end_date <- as.Date("2024-09-30")
# 获取数据
getSymbols(stock_symbol, from = start_date, to = end_date, src = "yahoo")
# 保存数据
save(get(stock_symbol), file = paste0("自命名_", substr(Sys.getenv("USERNAME"), nchar(Sys.getenv("USERNAME")) - 1, nchar(Sys.getenv("USERNAME"))), ".RData"))
```
#### 2. 转化为时间序列数据并绘制收盘价时序图
```r
# 提取收盘价
close_price <- Cl(get(stock_symbol))
# 绘制收盘价时序图
plot(close_price, main = "某某股票收盘价走势图", ylab = "某某股票收盘价", xlab = "时间", col = substr(Sys.getenv("USERNAME"), nchar(Sys.getenv("USERNAME")) - 1, nchar(Sys.getenv("USERNAME"))), cex.main = 1.2)
```
#### 3. 对股票收益率进行描述性统计分析
```r
# 计算收益率
returns <- diff(log(close_price))[-1]
# 描述性统计
summary(returns)
sd(returns)
mean(returns)
```
#### 4. 平稳性和白噪声检验 / 平稳性检验、序列相关性检验、ARCH检验
```r
# 平稳性检验
adf.test(returns)
# 白噪声检验
Box.test(returns, lag = 10, type = "Ljung-Box")
# 序列相关性检验
acf(returns, lag.max = 20)
# ARCH检验
arch.test(returns, lags.multi = 10)
```
### 模型建模阶段 (45分)
#### 5. 模型定阶
```r
# ARIMA模型定阶
auto.arima(returns)
```
#### 6. 模型估计
```r
# 建立ARIMA模型
arima_model <- arima(returns, order = c(p, d, q))
summary(arima_model)
```
#### 7. 模型检验
```r
# 残差检验
acf(residuals(arima_model), lag.max = 20)
Box.test(residuals(arima_model), lag = 10, type = "Ljung-Box")
```
#### 8. 模型优化
```r
# 尝试不同的参数组合
for (p in 0:3) {
for (d in 0:1) {
for (q in 0:3) {
model <- try(arima(returns, order = c(p, d, q)), silent = TRUE)
if (!inherits(model, "try-error")) {
print(paste("ARIMA(", p, ",", d, ",", q, ") AIC:", AIC(model)))
}
}
}
}
```
### 模型应用阶段 (15分)
#### 9. 预测分析
```r
# 进行预测
forecast_arima <- forecast(arima_model, h = 30)
# 绘制预测图
plot(forecast_arima, main = "某某股票收盘价预测图", ylab = "某某股票收盘价", xlab = "时间",
col = substr(Sys.getenv("USERNAME"), nchar(Sys.getenv("USERNAME")) - 1, nchar(Sys.getenv("USERNAME"))),
col.shade = as.numeric(substr(Sys.getenv("USERNAME"), nchar(Sys.getenv("USERNAME")) - 1, nchar(Sys.getenv("USERNAME")))) * 3,
lty.shade = 2, cex.main = 1.2)
lines(forecast_arima$mean, col = as.numeric(substr(Sys.getenv("USERNAME"), nchar(Sys.getenv("USERNAME")) - 1, nchar(Sys.getenv("USERNAME")))) * 2, lwd = 2, pch = "█")
```
### 格式规范性 (10分)
确保所有图形、表格、公式和文本格式符合要求。可以使用 `knitr` 和 `rmarkdown` 来生成Word文档，以便更好地控制格式。
```r
# 安装并加载rmarkdown包
install.packages("rmarkdown")
library(rmarkdown)
# 创建R Markdown文件
rmarkdown::draft("项目报告.Rmd", template = "article", package = "rmarkdown")
# 编译为Word文档
rmarkdown::render("项目报告.Rmd", output_format = "word_document")
```
### 最终提交
将生成的Word文档、原始数据和R脚本压缩后上传到雨课堂。
希望这些步骤能帮助你顺利完成项目！如果有任何问题，欢迎随时提问。
本文记录了初次使用Rstudio时遇到的tidyverse包导入报错问题，解决方案是设置正确的镜像源。接着通过分析mgp数据集，探讨了汽车大小与耗油量之间的可能关系，使用ggplot2进行初步的数据可视化。
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