A. intel公司股票的時間序列分析
因特爾公司，一家以研發CPU處理器為主的美國公司，也是全球最大的個人計算機和CPU製造商，擁有50年的產品創新和市場領導歷史。本文選取了1998年11月28日至2018年11月28日的日數據收益率，對其進行了時間序列分析。
（一）數據可視化
從圖2.1可見，股票的收盤價呈現上漲趨勢，但2000年後有一波下跌，表明序列是非平穩的。
圖2.2展示了開盤價和收盤價數據之間的相關散點圖，當價格低於40時，開盤價和收盤價之間的差距不大，但價格高於40時，兩者之間的差距波動加大。
將原序列取對數查分後的數據，即股票的收益率，畫出時序圖。
（二）平穩性檢驗
通過acf、pacf和單位根診斷圖檢驗數據是否為白雜訊、單位根平穩ARCH效應。結果表明，序列是平穩的，可以進行ARIMA模型定階。
（三）ARCH模型的建立
1. 均值模型的建立
通過arima函數自動定階建立arima(1,0,2)的均值模型。
2. ARCH模型的建立
建立arch(1,1)模型，得到的參數如圖2.11。
3. 模型的檢驗
通過Box-Ljung(p-value > 0.05)的檢驗，可知該模型的殘差為一個白雜訊序列，因此該模型是合理的。
4. 模型預測
預測五期後的值分別為：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。從預測效果來看，波動並不大，說明英特爾公司的市場價波動小，運營穩定。
##將上面結果改為E-GARCH模型
fit.spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE), distribution.model = "norm")
fit <- ugarchfit(data = intc_ts, spec = fit.spec)
plot(fit,which='all)
三、結論
本案例選取了1998年11月28日至2018年11月28日的日數據收益率進行數據分析。對數據建模（ARCH、GARCH模型），得出該數據服從模型。預測五期後的值分別為：-0.000199，-0.000254,0.00005566,0.000248,0.000368。從預測效果來看，波動並不大，說明英特爾公司的市場價波動小，運營穩定。