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)#> mu ar...
ARMA模型的定阶从两方面考虑:一是考虑模型的数据特征,即自相关函数和偏自相关函数;二是考虑模型定阶准则AIC和SIC。 根据ln(P)的自相关图,可初步选定ARMA(1,0)、ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(2,1)等8个模型。 通过综合比较各模型的判定指标(见表2),可以判断模型ARMA(1,1)的AIC数值和SIC数值最小,初步...
我们继续提出eGARCH模型作为方差模型(针对条件方差)。更准确地说,我们将使用ARMA(2,2)作为均值模型,指数GARCH(1,1)作为方差模型对ARMA-GARCH进行建模。 在此之前,我们进一步强调ARMA(0,0)在这种情况下不令人满意。ARMA-GARCH:ARMA(0,0)+ eGARCH(1,1) ## ## *---* ## * GARCH Model Fit * ## *--...
从读取的数据中获得各种模型描述,包括一些图形和统计输出。 首先我们读取数据 计算得到对数收益率后,然后我们可以绘制这三个时间序列: 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GARC...
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列,文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画
建立ARMA-GARCH 模型步骤 建立黄金价格ARMA-GARCH模型通常包括5个步骤,即序列平稳性验证、模型识别及参数估计、异方差效应检验、建立ARMA-GARCH模型及参数估计、模型诊断与实证分析。建立模型过程见图。 数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个数据,利用计量分析软件R完成 ...
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 ...
建立黄金价格ARMA-GARCH模型通常包括5个步骤,即序列平稳性验证、模型识别及参数估计、异方差效应检验、建立ARMA-GARCH模型及参数估计、模型诊断与实证分析。建立模型过程见图。 数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个数据,利用计量分析软件R完成 ...
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析,本文将分析2007-2018年的工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明位于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。
基于拟合模型预测VaR 现在预测风险价值。 模拟(X)的未来序列并计算相应的VaR 模拟路径,估算每个模拟路径的VaR(注意,quantile()这里不能使用,所以我们必须手动构建VaR)。 点击文末“阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。