1. DCCGARCH和DCCMGARCH是两种不同的模型，它们的主要区别在于它们所考虑的因素和应用的场景。2. DCCGARCH是一种动态条件异方差模型，它主要用于分析和预测金融时间序列数据中的波动性和条件异方差性。3. DCCMGARCH是一种多变量动态条件异方差模型，它在DCCGARCH的基础上，进一步考虑了多个金融时间序列之...
DCC-GARCH 的方法，可以理解为就是两步走，第一步分别对每个序列 （也就是 return ）分别做 GARCH，...
在[TS] mgarch dcc 和[TS] mgarch vcc中讨论过的动态条件相关(DCC)、变条件相关(VCC)MGARCH模型中,ρ可以是时变的。虽然条件相关结构在DCC MGARCH和VCC MGARCH模型中提供了简洁和灵活性之间的有益权衡,但在CCC MGARCH模型中使用的非时变参数化通常被认为对许多应用场景来说约束太多;参见Silvennoinen 和Te...
我用计量经济模型从资产模型中得到协方差矩阵(在这里,我使用DCC GARCH来建模我的资产回报)。在我做了预测之后,我将得到协方差矩阵。fit1 = dccfit(spec1, data = EuStockRet, fit.control = list(eval.se=T)) dcc.focast=dccforecast(fit1, n.ahead 浏览1提问于2016-01-06得票数 5 回答已...
按照你的表述，2，但是注意，DCC模型并不揭示任何因果关系，只是相关性，而且DCC的上下文讲的是，如果...
Mgarch可以设定四种常用的参数化模型:对角vech模型、常数条件相关模型、动态条件相关模型和时变条件相关模型。 MGARCH模型的介绍(An introduction to MGARCH models) 多元GARCH模型允许因变量的条件协方差矩阵遵循灵活的动态结构,并允许条件均值遵循向量自回归(VAR)结构。一般的MGARCH模型对于大多数问题来说都太灵活了。
参见[TS] mgarch dcc了解关于这个模型的更多细节。 变条件相关MGARCH模型(Varying conditional correlation MGARCH model/ VCC MGARCH model) Tse和Tsui(2002)推导出了变条件相关(VCC) MGARCH模型,其中每个时期的条件相关系数是一个非时变分量的加权和,衡量残差之间的近期相关性和上一个时期的条件相关性。为了更加...
VAR模型 GARCH模型 请问TVP-VAR,DCC-GARCH,QVAR这几个模型分别适用于什么研究?这几个模型分别适用于什么情况,都能实现静态溢出和动态溢出的研究么?显示全部 关注者2 被浏览38 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 ...
Mgarch可以设定四种常用的参数化模型:对角vech模型、常数条件相关模型、动态条件相关模型和时变条件相关模型。 MGARCH模型的介绍(An introduction to MGARCH models) 多元GARCH模型允许因变量的条件协方差矩阵遵循灵活的动态结构,并允许条件均值遵循向量自回归(VAR)结构。一般的MGARCH模型对于大多数问题来说都太灵活了。
Mgarch可以设定四种常用的参数化模型:对角vech模型、常数条件相关模型、动态条件相关模型和时变条件相关模型。 MGARCH模型的介绍(An introduction to MGARCH models) 多元GARCH模型允许因变量的条件协方差矩阵遵循灵活的动态结构,并允许条件均值遵循向量自回归(VAR)结构。一般的MGARCH模型对于大多数问题来说都太灵活了。