ARMA-GARCH模型采用ARMA模型来描绘均值,GARCH模型来描述波动率,可以更好地解释具有波动率聚集特征的数据。设C为对数价格序列,根据式构造ARMA(p,q)和GARCH(1,1)模型: ARMA(p,q):{Ct=φ0+∑i=1pφiCt−i+εt−∑i=1qθiεt−iφp≠0,θq≠0E(εt)=0,Var(εt)=σϵ2,E(εtεs)=...
这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。 这里的第一部分用于模拟时间序列平均值的动态,第二部分用于模拟时间序列方差的动态。 本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程(或方差矩阵动力学模型) 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula) 因此,这里将考虑不同的序列,作为不同模型的残差获得。
🏞️ GARCH模型 广义ARCH(GARCH):当q太多导致估计不准确时,可以用GARCH(1)来估计ARCH(q),只涉及三个参数。 T-GARCH:引入虚拟变量,如果显著,则存在非对称性。 GARCH-In-Mean:用时变波动解释收益率(y)。⚠️ 注意:这只是单变量建模,没有纳入多元宏观市场冲击与溢出性(MGARCH)。可以将其他信息(如条件方...
ARMA 模型通过自回归和移动平均两部分来描述时间序列的内在结构,适用于平稳时间序列的分析。而 GARCH 模型则专门用于处理具有条件异方差特性的时间序列,特别在金融领域中的波动率建模和预测中表现出色。本文旨在介绍时间序列分析的基本概念、方法以及 ARMA 和 GARCH两种模型的原理、应用和优缺点。通过本文的阐述,读者可以...
ARMA-GARCH模型是一种常用于金融市场时间序列数据的建模方法,它结合了自回归移动平均(ARMA)模型和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的优点。以下是ARMA-GARCH模型建模步骤: 数据收集与预处理 在进行ARMA-GARCH模型建模之前,首先需要收集相关的金融市场时间序列数据。这些数据可以是股票价格、汇率、利率等。数据收集完成后,...
GARCH(m,s)模型使用σ2t上的递归项扩展了ARCH模型: 其中参数ω> 0,αi≥0,βj≥0需要满足∑mi =1αi+ ∑sj = 1βj≤1的稳定性。 rugarch生成数据 首先,我们需要定义模型: 然后,我们可以生成收益率时间序列: GARCH 现在,我们可以估计参数:
(1)模型进行预测forecast(arch\_fit, n.ahead = 1, n.roll = T\_tst - 1) dates\_out\_of\_sample)# ARMA(0,0)+ARCH(10)模型预测forecast(long\_arch\_fit, n.ahead = 1, n.roll = T\_tst - 1) dates\_out\_of\_sample)# ARMA(1,1)+GARCH(1,1)模型预测forecast(garch\_fit, n....
ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data= dat [,1],cond.dist =“std”) > fit2 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data= dat [,2],cond.dist =“std”) > fit3 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data= dat [,3...