单独GARCH模型拟合:对每个变量分别进行GARCH模型拟合。 DCC-GARCH拟合:将数据拟合到DCC-GARCH模型中。 求VaR值与CoVaR值:根据模型结果,计算出VaR值和CoVaR值。在整个实证分析过程中,我们可以看到,虽然不同的模型操作步骤可能有所不同,但基本的操作流程是固定的,并且结果解释也是相对容易的。对于英硕同学来说,还需要进...
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...
#若需要帮助指导可留言或私信# 擅长的CoVaR方法: 1.静态/时变Copula 2.上行/下行Copula 3.静态/时变藤VineCopula 4.GARCH族/DCC-GARCH 5.静态/动态分位数回归 #若需要帮助指导可留言或私信#
4️⃣ ARCH效应检验:确定是否存在ARCH效应。 5️⃣ 单个GARCH模型建立:为每个时间序列分别建立GARCH模型。 6️⃣ DCC-GARCH模型建立:将多个GARCH模型结合起来,形成DCC-GARCH模型。 7️⃣ DCC联动系数描述性统计及画图:对DCC联动系数进行统计描述,并绘制图形。 8️⃣ CoVaR值计算:最后,计算CoVaR值,...
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...
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...
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及其时变模型等,风险溢出包括CoVaR、CoES等。 我目前精通以上所有研究方法,若需要帮助交流欢迎私信我。
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...
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 ...
关键词 系统性风险; 溢出效应; Co; Va; R模型; 风险溢出; 入库时间 2024-04-24 18:14:28 相似文献 中文文献 外文文献 专利 1. 保险公司系统性风险溢出效应研究——基于DCC-GARCH-CoVaR模型 [J] . 袁薇 ,王培辉 . 财会月刊:理论版 . 2017,第002期 2. 我国上市商业银行系统性风险溢出效应研究——...