r - acf() 函数绘制非常大的滞后
问题描述
为了定义我应该使用哪个 Garch 模型,我尝试在我的每日收益中使用 acf 函数。
我使用了以下代码:
acf.pax=acf(pax_daily_return,main='ACF PAX',lags.max = 12, ylim=c(- 0.5,1))
但是,当我绘制它时,我的 y 轴范围从 -0.4 到 0.8,我的滞后范围从0 到 2500000。
谁能告诉我我做错了什么以及如何解决?
解决方案
X 轴是时间,而不是滞后。例如,假设我们以秒为单位测量时间,并且每 3 天进行一次观察。然后我们有以下,其中频率是 deltat 的倒数。(尝试将 ts(pax_daily_return) 传递给 acf。)
pax_daily_return <- ts(1:20, deltat = 3 * 24 * 60 * 60)
deltat(pax_daily_return) # seconds between observations
## [1] 259200
frequency(pax_daily_return) # samples per second
## [1] 3.858025e-06
acf(pax_daily_return, main = 'ACF PAX', lag.max = 12, ylim = c(-0.5, 1))
推荐阅读
- php - 使用php在数据库中导入csv文件时转换日期格式(Ymd)
- tensorflow - Tensorflow Tensorboard - 我应该遵循“平滑”值还是“值”?
- c# - 使用 C# 从谷歌驱动器下载文件
- angular - 如何从anguar2-moment中排除语言环境?
- java - 为什么 maven 构建失败并出现错误:“包 com.microsoft.jdbc.sqlserver 不存在”?
- tableview - JavaFx TableView如何判断ScrollBar是否可见
- laravel - 使用 Lumen 封装进行测试
- jenkins - 使用变量调用 jenkinsfile 中的函数
- linux - 无法从 ubuntu 中的服务连接到会话 dbus
- javascript - LDAP over TLS 与节点中的 ldap-client