这类方法主要包括协整、格兰杰因果检验、向量自回归(VAR)、误差修正(ECM)、脉冲响应、方差分解等。 2.从波动率的角度,也就是二阶矩的角度。这类方法主要包括一些波动率模型,比如GARCH、SV等,以及DCC时变相关和BEKK、CoVaR等波动溢出模型。 3.从非线性相依结构的角度。这类方法主要包括copula、vinecopula及其时变...
这类方法主要包括一些波动率模型,比如GARCH、SV等,以及DCC时变相关和BEKK、CoVaR、MES、SRISK等波动风险溢出模型。 3.从非线性相依结构的角度。这类方法主要包括copula、藤vinecopula及其时变动态模型等,风险溢出包括CoVaR、CoES、MES等。 #若需要帮助指导欢迎交流##可留可私# 送TA礼物 1楼2022-01-26 08:38...
主要方法包括:广义自回归条件异方差(GARCH族)、随机波动(SV)、极端风险测度(VaR、CVaR、ES)、动态相关(DCC-GARCH)、波动溢出(BEKK)、风险溢出(CoVaR、MES)、系统性风险(SRISK)、跳跃(HARRV)、分形。 3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出。 主要方法包括:时变动态Copula(DCC、Patton)、藤Vinecopula、条件藤...
"Dynamic Conditional Correlation: 一类简单的多变量广义自回归条件异方差模型"。从摘要中可以看出:"这些(模型)具有单变量GARCH模型的灵活性,加上参数化的相关模型"。这类条件相关模型的关键切入点是要认识到 (4) 是一个矩阵,对角线上是各个序列的波动率(现在单独估计),对角线外是零。这只是以矩阵形式对我们开始...
主要方法包括:广义自回归条件异方差(GARCH族)、随机波动(SV)、极端风险测度(VaR、CVaR、ES)、动态相关(DCC-GARCH)、波动溢出(BEKK)、风险溢出(CoVaR、MES)、系统性风险(SRISK)、跳跃(HARRV)、分形。 3.非线性相关、尾部相关、上下行风险溢出。 主要方法包括:时变动态Copula(DCC、Patton)、藤Vinecopula、条件藤Vi...
最近研究这个系统性风险很火,CoVAR最早是用分位数进行计算的,所以称它为条件VaR。而后它扩展到copula族模型,通过链接函数来计算条件var。通过DCC-garch中的动态相关系数,扩展到时变的covar。感觉有点意思,金…
由式(1)−(9)可推导出基于DCC-GARCH模型的变量A对变量B的风险溢出效应值: ΔCoVaRq,tB∣A=γtAB(Varq,tA−Var50%,tA) (10) 其中, γtAB=ρtABhtB/htA , ρtAB 表示变量A与变量B的动态相关系数, ΔCoVaRq,tB∣A 表示变量A对变量B的风险贡献程度, htA 和 htB 为基于DCC—GARCH模型计算出的...
现在来演示如何使用CCC和DCC模型构建协方差矩阵。我们首先得到单变量波动率。我们需要它们,它们位于对角线矩阵 的对角线上。我们用重尾的不对称GARCH来估计它们。 garch(distribution="std") #std是学生t分布 volatilityfit # 用一个矩阵来保存三种资产的波动率 ...
GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 左右滑动查看更多 01 02 03 04 在上图中,我们有协方差矩阵的对角线。我们看到(1)中期债券的波动性最低,正如预期的那样,(2)SPY的波动性很大,方差也很高。(3) 曲线长端的方差高于中期的方差,这是收益率曲线文献中一个典型的事实。(4) 有趣的是,长期债券的波动性一直在上升...
dcc—covar做法是CoVAR最早是用分位数进行计算的，所以称它为条件VaR。而后它扩展到copula族模型，通过链接函数来计算条件var。通过DCC-garch中的动态相关系数，扩展到时变的covar。CoVaR,金融系统的风险价值(VaR),以机构陷入困境为条件。认为一个机构对系统性风险的贡献是CoVaR之间的差异条件关于受困的机构...