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所在主题：
文件名:  matlab的ar模型参数估计.pdf
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废话不多说了，先分享一下：基于MATLAB的三类方法来模拟几何布朗运动的代码
[hide]
  1. close all
  2. format compact
  3. %参数的设置
  4. %第一类方法生成
  5. miu=0.001;
  6. sigma=0.05;
  7. base_price=10;
  8. N=30;
  9. stock_return=normrnd(miu,sigma,1,N);
  10. cum_return=cumprod(1+stock_return);
  11. price=base_price*cum_return;
  12. figure(1)
  13. set(gcf,'color',[0.5,1,1])
  14. subplot(3,1,1)
  15. plot(price,'rv-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','g','markeredgecolor','g','markersize',8)
  16. set(subplot(3,1,1),'fontname','Times New Roman')
  17. title('First Method to Generate The Equity Price')
  18. legend('First Method to Generate The Equity Price')
  19. %第二类方法生成
  20. cumexp_return=exp(cumsum(stock_return));
  21. exp_price=base_price*cumexp_return;
  22. subplot(3,1,2)
  23. plot(price,'bo-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','m','markeredgecolor','m','markersize',8)
  24. set(subplot(3,1,2),'fontname','Times New Roman')
  25. title('Second Method to Generate The Equity Price')
  26. legend('Second Method to Generate The Equity Price')
  27. %第三类方法生成
  28. M=20;
  29. delta_t=ones(M,1);
  30. sigma_M=sigma*ones(M,1);
  31. miu_M=miu*ones(M,1);
  32. equity_matrix=zeros(M,N);
  33. equity_matrix(:,1)=ones(M,1)*base_price;
  34. for i=2:N
  35. equity_matrix(:,i)=equity_matrix(:,i-1)+miu_M.*...
  36. equity_matrix(:,i-1).*delta_t+sigma_M.*randn(M,1).*equity_matrix(:,i-1).*sqrt(delta_t);
  37. end
  38. subplot(3,1,3)
  39. equity_trend=(max(equity_matrix)+min(equity_matrix))./2;
  40. equity_matrix=equity_matrix';
  41. plot(equity_trend,'ks-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','r','markeredgecolor','r','markersize',8)
  42. hold on
  43. plot(equity_matrix,'linewidth',1)
  44. set(subplot(3,1,3),'fontname','Times New Roman')
  45. str={'The Matrix Method Generate The Equity Price';'The Third Method'};
  46. title(str)
  47. legend('The trend of Equity Price')
  48. hold off
复制代码
[/hide]



matlab的ar模型参数估计文献一篇：


基于R语言的三类方法来模拟几何布朗运动的代码


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  1. #基于R语言的三类方法生成几何布朗运动
  2. #基于三类方法生成几何布朗运动
  3. Brownian_Motion1<-function(n,mu,sigma,baseprice)
  4. {
  5. #n是几何布朗运动的个数
  6. #mu是几何布朗运动的参数
  7. #Sigma也是几何布朗运动的参数
  8. Brownian_Motion_Return=mu+sigma*rnorm(n)
  9. Brownian_Motion_Return=1+Brownian_Motion_Return
  10. Brownian_Motion_Return=cumprod(Brownian_Motion_Return)
  11. Brownian_Motion_Price=baseprice*Brownian_Motion_Return
  12. return(Brownian_Motion_Price)
  13. }
  14. Brownian_Motion2<-function(n,mu,sigma,baseprice)
  15. {
  16. #n是几何布朗运动的个数
  17. #mu是几何布朗运动的参数
  18. #Sigma也是几何布朗运动的参数
  19. Brownian_Motion_Return=mu+sigma*rnorm(n)
  20. Brownian_Motion_Return=cumsum(Brownian_Motion_Return)
  21. Brownian_Motion_Return=exp(Brownian_Motion_Return)
  22. Brownian_Motion_Price=baseprice*Brownian_Motion_Return
  23. return(Brownian_Motion_Price)
  24. }
  25. hist(Brownian_Motion1(100,0.001,0.01,10))
  26. plot(Brownian_Motion1(100,0.001,0.01,10))
  27. hist(Brownian_Motion2(100,0.001,0.01,10))
  28. plot(Brownian_Motion2(100,0.001,0.01,10))
  29. Brownian_Motion1(10,0,0.001,10)
  30. Brownian_Motion2(10,0,0.001,10)

  32. Brownian_Motion3<-function(n,mu,sigma,deltaT,baseprice)
  33. {
  34. #n是几何布朗运动的个数
  35. #mu是几何布朗运动的参数
  36. #Sigma也是几何布朗运动的参数
  37. Return=mu+sigma*rnorm(n)
  38. #
  39. Price=c(1:(n+1))
  40. Price[1]=baseprice
  41. for (n in 1:n)
  42. {
  43. #基于第三类方法生成几何布朗运动
  44. Price[n+1]=Price[n]+mu*Price[n]*deltaT+
  45. sigma*rnorm(1)*sqrt(deltaT)*Price[n]

  47. }
  48. return(Price[2:(n+1)])
  49. }
  50. Brownian_Motion3(20,0,0.001,1,10)
复制代码


[/hide]



聚类作图代码

[hide]
  1. %%% 以下为聚类分析的第一幅图：Kmeans聚类分析
  2. N=250;
  3. X=[rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2)-0.1*ones(N,2)];
  4. options=statset('Display','final');
  5. [index,center1]=kmeans(X,2,'Distance','city',...
  6. 'Replicates',5,'Options',options);
  7. figure(1)
  8. set(figure(1),'color','w')
  9. hold on
  10. plot(X(index==1,1),X(index==1,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
  11. 'k','markerfacecolor','r')
  12. plot(X(index==2,1),X(index==2,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
  13. 'k','markerfacecolor','g')
  14. plot(center1(:,1),center1(:,2),'ko','markersize',15,'markeredgecolor',...
  15. 'k','markerfacecolor','k')
  16. grid on
  17. hold off

  19. %%% 以下为聚类分析的第二幅图：模糊聚类分析法
  20. X2=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2)];
  21. opt=[2;200;1e-6;0];
  22. [center,U,obj]=fcm(X2,3,opt);
  23. MaxU=max(U);
  24. index1=(U(1,:)==MaxU);
  25. index2=(U(2,:)==MaxU);
  26. index3=(U(3,:)==MaxU);
  27. X21=X2(index1,:);
  28. X22=X2(index2,:);
  29. X23=X2(index3,:);
  30. figure(2)
  31. set(figure(2),'color','w')
  32. hold on
  33. plot(X21(:,1),X21(:,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
  34. 'k','markerfacecolor','r')
  35. plot(X22(:,1),X22(:,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
  36. 'k','markerfacecolor','g')
  37. plot(X23(:,1),X23(:,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  38. 'k','markerfacecolor','m')
  39. plot(center(:,1),center(:,2),'kh','markersize',15,'markeredgecolor',...
  40. 'k','markerfacecolor','k')
  41. grid on
  42. hold off

  44. %%% 以下为聚类分析的第三幅图：模糊聚类分析法
  45. X3=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2);rand(N,2)-0.1*ones(N,2)];
  46. opt=[2;200;1e-6;0];
  47. [center,U,obj]=fcm(X3,4,opt);
  48. MaxU=max(U);
  49. index1=(U(1,:)==MaxU);
  50. index2=(U(2,:)==MaxU);
  51. index3=(U(3,:)==MaxU);
  52. index4=(U(4,:)==MaxU);
  53. X31=X3(index1,:);
  54. X32=X3(index2,:);
  55. X33=X3(index3,:);
  56. X34=X3(index4,:);
  57. figure(3)
  58. set(figure(3),'color','w')
  59. hold on
  60. plot(X31(:,1),X31(:,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
  61. 'k','markerfacecolor','r')
  62. plot(X32(:,1),X32(:,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
  63. 'k','markerfacecolor','g')
  64. plot(X33(:,1),X33(:,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  65. 'k','markerfacecolor','m')
  66. plot(X34(:,1),X34(:,2),'yo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  67. 'k','markerfacecolor','y')
  68. plot(center(:,1),center(:,2),'kp','markersize',15,'markeredgecolor',...
  69. 'k','markerfacecolor','k')
  70. grid on
  71. hold off

  73. %%% 以下为聚类分析的第四幅图：Kmeans聚类分析
  74. X=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2);...
  75. rand(N,2)-0.1*ones(N,2);rand(N,2)-0.2*ones(N,2)];
  76. options=statset('Display','final');
  77. [index,center1]=kmeans(X,5,'Distance','city',...
  78. 'Replicates',5,'Options',options);
  79. figure(4)
  80. set(figure(4),'color','w')
  81. hold on
  82. plot(X(index==1,1),X(index==1,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
  83. 'k','markerfacecolor','r')
  84. plot(X(index==2,1),X(index==2,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
  85. 'k','markerfacecolor','g')
  86. plot(X(index==3,1),X(index==3,2),'bo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  87. 'k','markerfacecolor','b')
  88. plot(X(index==4,1),X(index==4,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  89. 'k','markerfacecolor','m')
  90. plot(X(index==5,1),X(index==5,2),'yo','markersize',9,'markeredgecolor',...
  91. 'k','markerfacecolor','y')
  92. plot(center1(:,1),center1(:,2),'ks','markersize',15,'markeredgecolor',...
  93. 'k','markerfacecolor','k')
  94. grid on
  95. hold off
复制代码
[/hide]


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