dropna() # Step 2: Fit GARCH(1,1) model for each asset garch_models = [] for column in returns.columns: model = arch_model(returns[column], vol='Garch', p=1, q=1) res = model.fit(disp='off') garch_models.append(res) # Step 3: Extract standardized residuals std_residuals = ...
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GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较 ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合...
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【Python金融量化】VaR系列(二):CF,Garch,EVT方法估计VaR 之前两篇主要总结了估计单个资产VaR的方法,而实际情况中,往往投资人持有的是一个资产组合,因此对于投资组合VaR的估计更有应用价值。本篇总结可以用于资产组合VaR估计的DCC模型,并以两个资产为例进行实证分析。数据和代码在后台回复“VaR3”可得。
ARCH模型用于建模时间序列的方差,GARCH模型则进一步考虑了方差的波动性。根据估计的条件方差,可以计算条件协方差矩阵。 根据条件协方差矩阵,可以计算时间序列之间的动态相关系数。DCC模型通过引入一个动态调整参数来捕捉相关系数的变化。这个参数可以根据历史数据的变化来调整,以反映相关系数的动态性。通常,DCC模型采用多元...
GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较 ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资...
```pythonmodel1=arch_model(returns1,vol='Garch',p=1,q=1)result1=model1.fit()model2=arch_model(returns2,vol='Garch',p=1,q=1)result2=model2.fit()```接下来,我们可以使用DCC模型计算两个时间序列数据之间的动态相关系数。首先,我们需要使用`result1.conditional_volatility`和`result2.conditional...
GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较 ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合...