> 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(...
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GARCH过程(或方差矩阵动力学模型) 关于ARMA-GARCH过程残差的多...
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 5.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 6.matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型 7.R语言对S&P500股票指...
1),model =“GARCH”)) >dcc.garch11.spec= dccspec(uspec = multispec(replicate(3,garch11.spec)),dccOrder = c(1,1),distribution=“mvnorm”) >dcc.fit= dccfit(dcc.garch11.spec,data = dat) >fcst= dccforecast(dcc.fit,n.ahead =200)...
1 ARMA模型残差的多变量GARCH过程 2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于Copula) 1 ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat \[,1\],cond.dist =“std”) 可视化波动 隐含的相关性 > emwa\_series\_cor = function(i = 1,j = 2){+ if((min(i,...
2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于Copula) 1 ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat [,1],cond.dist =“std”) 可视化波动 隐含的相关性 > emwa_series_cor = function(i = 1,j = 2){+ if((min(i,j)== 1)&(max(i,j)== 2)){+ a...
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...
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)。
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-Copula-CoVaR模型将GARCH模型的波动性捕捉能力与Copula函数的灵活性相结合,适用于具有非线性相关性和时变波动性的金融数据。通过这个模型,我们可以更准确地估计风险溢出效应,为金融机构的风险管理提供有力支持。 📊 DCC-GARCH模型 DCC-GARCH模型是一种动态条件相关模型,专门用于捕捉两个时间序列之间的动态相关性...