library(MIdASr) 然后,假设你有一个名为"your_data"的数据框,其中包含你的时间序列数据,你可以按照以下步骤进行: 指定你的GARCH模型的阶数。在这个例子中,我选择了GARCH(1,1)模型: r spec_garch <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(...
将经济不确定性拓展为宏观经济不确定性,经济政策不确定性和相关金融市场不确定性等多个维度,基于混频多因子GARCH-MIDAS模型实证检验多来源的经济不确定性对人民币汇率波动产生影响的异质性,并研究不同维度经济不确定性对人民币汇率波动的预测能力大小.研究结果表明:宏观经济不确定性对人民币汇率的波动具有显著正向影响,并...
由于随着高频解释变量相对于低频被解释变量抽取样本频率倍差的增大、滞后阶数的增加以及更多高频因子变量的使用,U-MIDAS模型中会由于存在大量的 摘要 3 待估参数使得降低各阶矩矩阵中元素抽样误差的目的失去意义,相比之下R- MIDAS通过使用参数较少但较为灵活的函数形式对待估参数进行了约束,在保证模型解释能力的同时...