特别是,我们将考虑iid模型,AR模型,ARMA模型以及一些ARCH和GARCH模型(稍后将对方差建模进行更详细的研究)。 # 拟合i.i.d.模型 coef(iid\_fit)#> mu sigma #> 0.0005712982 0.0073516993mean(logreturns\_trn)#> \[1\] 0.0005681388sd(logreturns\_trn)#> \[1\] 0.007360208# 拟合AR(1)模型coef(ar\_fit...
特别是,我们将考虑iid模型,AR模型,ARMA模型以及一些ARCH和GARCH模型(稍后将对方差建模进行更详细的研究)。 # 拟合i.i.d.模型coef(iid_fit)#> mu sigma #>0.00057129820.0073516993mean(logreturns_trn)#>[1]0.0005681388sd(logreturns_trn)#>[1]0.007360208# 拟合AR(1)模型coef(ar_fit)#> mu ar1 sigma ...
特别是,我们将考虑iid模型,AR模型,ARMA模型以及一些ARCH和GARCH模型(稍后将对方差建模进行更详细的研究)。 # 拟合i.i.d.模型 coef(iid\_fit)#> mu sigma #> 0.0005712982 0.0073516993mean(logreturns\_trn)#> \[1\] 0.0005681388sd(logreturns\_trn)#> \[1\] 0.007360208# 拟合AR(1)模型coef(ar\_fit...
本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值...
refit.win# ARMA(0,0)+ ARCH(10)模型的滚动预测roll(long_arch_spec, data = logreturns, n.ahead = 1, forecast.length = T_tst, refit.every = 50, # ARMA(1,1)+ GARCH(1,1)模型的滚动预测roll(garch_spec, data = logreturns, n.ahead = 1, forecast.length = T_tst, refit.every = 50...
多变量GARCH模型 可以考虑的第一个模型是协方差矩阵的多变量EWMA, 代码语言:javascript 复制 >ewma=EWMAvol(dat_res_std,lambda=0.96) 波动性 代码语言:javascript 复制 >emwa_series_vol=function(i=1){+lines(Time,dat_arma[,i]+40,col=“gray”)+j=1+if(i==2)j=5+if(i==3)j=9 ...
时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 本文将尝试回答的主要问题是: 这些年来收益率和交易量如何变化? 这些年来,收益率和交易量的波动如何变化?
4.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析...
rugarch生成数据 我们将使用rugarch包 生成单变量ARMA数据,估计参数并进行预测。 首先,我们需要定义模型: # 指定具有给定系数和参数的AR(1)模型#> #> *---*#> * ARFIMA Model Spec *#> *---*#> Conditional Mean Dynamics#> ---#> Mean Model : ARFIMA(1,0,0)#> Include Mean :TRUE#> #...