［摘 要］文章采用GARCH-MIDAS（以下简称G-M）、DCC-MIDAS（以下简称D-M）模型，探讨股票、债券和基金市场的动态相关性及经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty Index,EPU）对相关性的影响。结果表明，股市与基市具有高度长短期正相关性；债市与股市、基市相关性较小，且呈现大幅波动和频繁正负转换趋势，...
通过建立一个两因子波动率成分模型——DCC-MIDAS模型深入研究中国银行间债券市场与利率互换市场之间的联动性。研究结果表明,两个市场之间存在显著的双向价格引导和长短期波动溢出效应;动态条件相关性为负且有逐渐增强的趋势;两个市场的长期波动受到共同的宏观经济变量波动的影响,宏观经济不确定性对两个市场的长期波动有正...
1>,GARCH-MIDAS<doi:10.1162/REST_a_00300>and Double Asymmetric GARCH- MIDAS<doi:10.1016/j.econmod.2018.07.025>models in the univariate estimation.Fi- nally,the package calculates also the var-cov matrix under two non-parametric models:the Mov-ing Covariance and the RiskMetrics specifi...
Multiplicative-MIDAS-RealizedDCC(Multivariate Dynamic Conditional Correlation with Multiplicative MIDAS Realized Measures)是一种金融时间序列模型,结合了MIDAS(Mixed Data Sampling)和Realized Measures两种方法。MIDAS能够处理高频和低频数据的混合,而Realized Measures则捕捉了高频数据的波动性信息。该模型在多变量条件相关性...
dcc-midas MIDAS:Wiki百科;【python】多元midas;Midas 模型与 状态空间模型, 讨论了状态空间模型与Midas模型之间的优缺点。 MIDAS in gretl PDF;midas-matlab-toolbox;更多内容可以查看 blogs 经典文献阅读 挺帅气的老师:Ric Colacito ERIC GHYSELS midas 与 ml联系, 已经在JBES发表,codes...
GARCH-MIDAS模型是在GARCH模型的基础上增加了一个中位数项,以更好地捕捉资产价格的波动性。 DCC(Differenced Cumulative GARCH)模型是一种基于GARCH模型的扩展,它通过计算累积对数收益率的差分来捕捉资产价格的波动性。DCC-GARCH模型是在DCC模型的基础上增加了一个GARCH项,以更好地描述资产价格的波动性。 以下是使用...
这个模型背后的直觉与VAR的基础是一样的。也许当股票的波动率高时,债券的波动率就低,也许当债券的波动率高时,与股票的协方差就高,等等。 这个模型的一个潜在问题,也是与VAR相似的,就是波动率是独立的过程,这意味着只有A和B的对角线是重要的,在这种情况下,我们只是用不必要的估计噪音来干扰这个模型。之前提到的...
单变量 GARCH 模型 您需要做的第一件事是确保您知道要估计的 GARCH 模型类型,然后让 R 知道这一点。让我们看看: 这里的关键问题是Mean Model(这里是 ARMA(1,1) 模型)和GARCH Model, 这里sGARCH(1,1)基本上是 GARCH(1,1) 的模型。 假设您要将平均模型从 ARMA(1,1) 更改为 ARMA(1,0),即 AR(1) ...
学者们应用了不同的实证模型来研究跨市场的传染效应。Engle(2002)提出了动态- 条件 - 相关(DCC)模型,通过该模型可以获得合理有效的结果来探索传染效应[ \o 20]。Bai等人(2020)通过采用广义自回归条件异质性GARCH-MIDAS模型,研究了COVID-19大流行如何影响美国,英国,中国和日本的股市走势。他们发现,大流行显著导致...
当我们估计波动率模型时,我们使用收益率。有一个函数可以将数据转换为收益率。 dailyReturn(IBM) 单变量 GARCH 模型 您需要做的第一件事是确保您知道要估计的 GARCH 模型类型,然后让 R 知道这一点。让我们看看: 这里的关键问题是Mean Model(这里是 ARMA(1,1) 模型)和GARCH Model, 这里sGARCH(1,1)基本上是...