> fcst = dccforecast(dcc.fit,n.ahead = 200) 我们已经完全掌握了多元GARCH模型的使用,接下来就可以放手去用R处理时间序列了! 最受欢迎的见解 1.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 2.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证 3.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 4.GARCH(...
从拟合的copula 模型进行模拟。 set.seed(271) # 可重复性 sapply(1:d, function(j) sqrt((nu[j]-2)/nu[j]) * qt(U[,j], df = nu[j])) ## => 创新必须是标准化的garch() sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1, 并绘制出每个结果序列(XtXt)。 apply(sim,fitted(x)) # 模拟序...
## 模拟创新分布d <- 2# 维度tau <- 0.5# Kendall's tauCopula("t", param = th, dim = d,df= nu)# 定义copula对象rCopula(n, cop)# 对copula进行采样sqrt((nu.-2)/nu.) * qt(U,df= nu)# 对于ugarchpath()来说,边缘必须具有均值0和方差1! 现在我们用这些copula依赖的创新分布来模拟两个...
对数据进行预测 我们已经完全掌握了多元GARCH模型的使用,接下来就可以放手去用R处理时间序列了! 最受欢迎的见解 1.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 2.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证 3.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 4.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 ...
多变量GARCH,即BEKK(1,1)模型,例如使用: >bekk= BEKK11(dat_arma) > bekk_series_vol function(i=1){ + plot(Time, $ Sigma.t[,1],type=“l”, +ylab= (dat)[i],col =“white”,ylim = c(0,80)) + lines(Time,dat_arma[,i]+ 40,col=“gray”) ...
sapply(1:d, function(j) sqrt((nu[j]-2)/nu[j]) * qt(U[,j], df = nu[j])) ## => 创新必须是标准化的garch() sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1, 并绘制出每个结果序列(XtXt)。 apply(sim,fitted(x)) # 模拟序列 plot(X.., type = "l")...
1、#数据处理思路#1,原始数据为4组时间序列;#读取软件包library(fGarch)library(quantmod)library(ghyp)library(copula)#设置工作目录#读取数据data=read.csv(Data.csv)head(data)#PoundJpanUsdEur#1-0.016689192-0.006422036-0.0041613040.001084608#20.0000000000.0059939300.000000000-0.034008741#30.000000000-0.0068502730....
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, > ewma = EWMAvol(dat_res_std,lambda = 0.96) 波动性 > emwa_series_vol = function(i = 1){ + lines(Time,dat_arma [,i] + 40,col =“gray”) + j = 1 + if(i == 2)j = 5 ...
r 语言 garch copula var 模型 附代码数据 ((n-2)*(n-3))) ##偏度 g1 ##峰度 g2 ## /*作图*/ hist(yield,freq = F) lines(density(yield)) ##QQ 图(正态性) qqnorm(yield) qqline(yield) library(tseries) ## /*JB 检验*/(检验正态性) print(jarque.bera.test(yield)) ## /*自相...
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, > ewma = EWMAvol(dat_res_std,lambda = 0.96) 1. 波动性 > emwa_series_vol = function(i = 1){ + lines(Time,dat_arma [,i] + 40,col =“gray”) + j = 1 + if(i == 2)j = 5 ...