它是ARCH(自回归条件异方差)模型的扩展,通过引入额外的参数,能够更准确地捕捉时间序列数据中的波动性、异方差性和相关性的变化。 GARCH模型的基本形式可以表示为: \[\sigma_t^2 = \omega + \sum_{i=1}^{p}\alpha_i \varepsilon_{t-i}^2 + \sum_{j=1}^{q}\beta_j \sigma_{t-j}^2\] 其中...
GARCH模型是由Engle在1982年首次提出的,是对传统的自回归条件异方差模型(ARCH)的改进和扩展。 GARCH模型是一种统计模型,可以通过对数据序列进行拟合来捕捉其异方差性。在金融学中,GARCH模型常常被用于建立金融资产价格的波动模型,从而用于风险管理和金融衍生品的定价等方面。 GARCH模型的原理是基于以下两个主要假设:第...
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。
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。
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。 代码语言:javascript 复制 obs=1000,d.a1,d.A1,d.B1,d.R1,dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1),d.f=5,model="diagonal") ...
与CCC-GARCH的情况一样,我们将使用以下初始量进行迭代过程 结果如下: rmgarch 拟合模型的结果如下: DCC-GARCH模型 最初,仅实现 DCC 模型(1,1)。 模拟模型平差的结果如下所示: CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论 我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到,该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值...
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。 obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal") ...
DCC-GARCH DCC-GARCH 模型是 CCC-GARCH 情况的推广,也就是说,我们有Rmatris 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。 obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal") ...
DCC-GARCH DCC-GARCH 模型是 CCC-GARCH 情况的推广,也就是说,我们有Rmatris 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。 obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal") ...
rmgarch 拟合模型的结果如下: DCC-GARCH模型 最初,仅实现 DCC 模型(1,1)。 模拟模型平差的结果如下所示: CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论 我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到,该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值。 GO-GARCH ...