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...
> fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat [,1],cond.dist =“std”) > fit2 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat [,2],cond.dist =“std”) > fit3 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat [,3],cond.dist...
在GARCH-Copula模型拟合出的结果中,我们可以解释以下几个方面: 1. 边缘分布:GARCH-Copula模型中的边缘分布描述了每个金融资产收益率的分布情况。通过拟合边缘分布,我们可以得到每个资产的波动性、均值和方差等参数。这些参数可以用于描述资产收益率的分布特征,例如尖峰、厚尾等。 2. 条件相关性:GARCH-Copula模型中的cop...
首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率,并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提,接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合,中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数,从而得到标准化残差的边缘分布函数 ﹔然后选取适当的Copula 函数,构造多元标准化残差间的相关结构和联合分布函数。 Cop...
之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设,但实际上,正态性假设并不非常符合金融时间序列的特征。如果从其他分布假设出发,对于单个资产来说,已经有t-garch等模型可以用于波动率建模,相对容易,但对于资产组合来说,多元正态具有边际分布及线性组合也符合多元正态分布的良好性质,但多元t分布,多元渐进t分布等就不具有这...
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)。
GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率,并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提,接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合,中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数,从而得到标准化残差的边缘分布函数 ﹔然后选取适当的Copula 函数,构造多元标准化残差间的相关...
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, 1.
GARCH模型能有效刻画金融时间序列的波动集聚性。Copula函数可灵活描述变量间的相依结构。CoVaR用于衡量一个金融机构对另一个的风险溢出。以往研究多忽视风险溢出的时变特征。数据选取上涵盖股票、债券等多类金融资产。样本区间从特定年份开始以捕捉市场变化。GARCH模型参数估计采用极大似然法。常用的Copula函数有高斯、t等多...
它结合了GARCH模型和Copula函数,能够考虑到金融市场中存在的极端风险和相关性。在该模型中,GARCH模型用于建模时间序列的波动率,而Copula函数用于描述变量之间的依赖关系。通过使用Garchcopula模型,可以更准确地预测金融市场的波动性和风险,从而对投资决策提供有力的支持。 在Garchcopula模型中,GARCH模型用于建模时间序列数据...