Matlab软件进行金融时间序列数据的描述性统计代码

1、数据S&P500的收盘价格，return=100*log(pt/pt-1)

方法1：用python代码

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_log_returns(prices):
    """
    计算价格序列的对数收益率。

    参数:
        prices (numpy.array): 价格序列。

    返回:
        log_returns (numpy.array): 对数收益率序列。
    """
    # 确保输入是NumPy数组
    prices = np.array(prices)

    # 计算连续价格之间的比率
    price_ratios = prices[1:] / prices[:-1]

    # 计算对数收益率
    log_returns = 100 * np.log(price_ratios)
    return log_returns


# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('sp500.csv')

# 假设第二列的名字是"closing"（根据你的描述）
closing_prices = df['closing']

# 计算对数收益率
log_returns_np = calculate_log_returns(closing_prices)
# 因为这个对数收益率直接输出是numpy数组，没办法直接用to_csv

# 将NumPy数组转换为Pandas Series
log_returns_series = pd.Series(log_returns_np)

# 如果需要将这一列保存到新的CSV文件中
log_returns_series.to_csv('Sp500-return.csv', index=False, header=["Log_Returns"])

方法2：用matlab软件，关于return的计算在lbtest.m代码里面。这里不重点说。

2、matlab的一些基本描述性代码

x=[ ] 里面粘贴上SP500的收盘价格时间序列，其实就是下面的SP500.mat

命令行窗口输入：

最小值：min(x)

最大值：max(x)

平均值：mean(x)

标准差：std(x)

峰度：skewness(x)

偏度：kurtosis(x)

例子：

S&P500描述性统计表

	S&P500
Min	-0.0947
Max	0.1096
Mean	0.00022728
Std	0.0123
Skewness	-0.2295
Kurtosis	10.6859

3、matlab

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_61015717/article/details/143030625

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