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...
## 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...
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....
多元GARCH家族中,种类非常多,需要自己多推导理解,选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周回报率为例建立模型。 首先我们可以绘制这三个时间序列。 在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。 本文考虑了两种模型 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-GARC...
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, 并绘制出每个结果序列(XtXt)。
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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 ...
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 ...
从单变量GARCH模型中模拟残差 第一步可能是考虑残差的一些静态(联合)分布。单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓(使用双变量核估计器获得) 也可以将copula密度可视化(上面有一些非参数估计,下面是参数copula) > copula_NP = function(i = 1,j = 2){ + n = nrow(uv) ...