BEKK-GARCH模型的原理可以简单概括如下:首先,通过VAR模型对金融资产的收益率进行建模,将收益率的过去值作为解释变量,以捕捉其自身的动态特征。然后,通过GARCH模型对残差序列的方差进行建模,以捕捉其波动性的自相关和异方差性。 在BEKK-GARCH模型中,协方差矩阵的动态变化是通过引入额外的参数来实现的。这些参数表示了金融...
对于模拟过程,我们将使用相同的包估计参数,函数 .我们有两个模拟序列,然后我们假设它们遵循 CCC-GARCH(1,1) 以下过程 估算结果为: DCC-GARCH DCC-GARCH 模型是 CCC-GARCH 情况的推广,也就是说,我们有 R matris 不一定是固定的,也就是说它随时间变化: 模拟示例 为了模拟 DCC-GARCH 过程,我们考虑比较性能。
普通的VAR-GARCH-BEKK模型可以用一些常见的软件来实现,例如R。但本文想在条件均值方程中加入一个GARCH in mean项,以进一步探究波动对收益率的影响,该模型可以缩写成VAR-GARCH-M-BEKK,表示如下(1)yt=α+∑i=1pΦiyt−i+Ψdiag(Ht)+εt(2)εt=Ht1/2ut(3)Ht=CC′+A′εt−1εt−1′A+B′Ht...
结合文献案例讲解bekk-garch模型理论及用法通过winrats和stata两个软件代码,详细解答了操作流程 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过账号动态提示,方便及时观看。 Q:课程购买后有收看时间限制吗? A:本课程购买后有效期2个月,请知悉。 Q:原价购买课程后,如...
(2)方差等式—建立的MVGARCH-BEKK(1,1)模型 BEKK的操作 在时间序列(Time Series—ARCH/GARCH)处打开多元GARCH的操作界面 这里需要手动输入多个数据比如①建立VAR的被解释变量和解释变量;②ARCH项和GARCH项的滞后阶数;③多元GARCH模型;④残差服从的分布;⑤估计的模型等。
选择BEKK-GARCH模型。在WinRATS中，可以通过"Models"菜单来选择和配置不同的模型。选择"VAR Models"并在下拉菜单中选择"BEKK-GARCH"模型。配置BEKK-GARCH模型。在WinRATS中，可以通过"Options"和"Estimation"菜单来设置模型的选项和参数。对于BEKK-GARCH模型，可以设置模型的滞后阶数和相关的参数（例如，ARCH和GARCH项的...
BEKK-GARCH模型EVIEWS代码 Sample s0 2 11888 Sample s1 3 11888 smpl s0 equation eq1.arch(m=100, c =1e-5) lif c equation eq2.arch(m=100, c=1e-5) lh c coef(2) mu mu(1)=eq1.c(1)mu(2)=eq2.c(1)coef(3 )omega omega(1)=(eq1.c(2))^.5 omega(2)=0 omega(3)=(eq2...
本文采用BEKK-GARCH模型作为计算两个市场之间动态相关系数的工具,对国内黄金市场与国际黄金市场的避险能力、黄金市场的长期与短期避险能力进行比较分析。从长期、短期两个角度,细化各个交易时间段,分别进行避险能力的检验。并根据两个市场之间每一组动态相关系数中不相关与负相关的比例,得出结论,黄金现货市场对股票市场仍存...
——基于面板及BEKK-GARCH模型的 分析 摘要:我国提出的供给侧结构性改革转变了经济发展形式,改变了企业生产 管理模式,因此在供给侧改革背景下把握影响上市公司收益的关键特性以及之间波 动溢出效应的动态变化具有重要意义。基于我国煤炭行业18 家主要上市公司 2004~2018 年财务指标,通过构建面板回归模型,从成长性、流动性...
如果题主明白ARCH或者GARCH模型是咋回事的话，那么MGARCH模型就是多变量形式，BEKK思想就是让所有的参数都以二次型的形式放进模型来确保所有的方差都是正的。这个主要是用来做波动性溢出效应。顾名思义，就是看变量的波动（variance）之间是否存在相关性。相关介绍：ARCH模型（Autoregressive conditional ...