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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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for(...
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例时间序列分析:ARIMA GARCH模型分析股票价格数据GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、...
影子银行体系与货币政策调控研究——基于DCC-MVGARCH模型的分析
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。 点击标题查阅往期内容 R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 假设您要将平均模型从 ARMA(1,1) 更改为 ARMA(1,0...
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 ...
模拟模型平差的结果如下所示: CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论 我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到,该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值。 GO-GARCH 在GO-GARCH模型中,我们对构建协方差矩阵的正交分解感兴趣 模拟 给出的矩阵M由下式给出: ...
DCC-GARCH模型的eviews操作, 视频播放量 13289、弹幕量 3、点赞数 217、投硬币枚数 145、收藏人数 581、转发人数 171, 视频作者 每个肉肉都叫幸福, 作者简介 ,相关视频:【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用,4K | 本地部署DeepSeek-R1后
1. 模型简介 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。 2.DCC-GARCH模型代码及应用 2.1 导入数据 ...
DCC模型估计完参数后，还要进行假设检验，检验动态相关系数和常相关系数是否有显著差异。（stata的命令为：test _b[Adjustment:lambda1]=_b[Adjustment:lambda2]）可以参考论文： DCC-MVGARCH模型计算方法研究及在金融市场中的应用 GARCH常常和Copula函数结合，Copula-GARCH和DCC-GARCH的功能类似，都是看不...
volatility <- as.data.frame(sigma(garch)) ``` 接下来,我们需要创建一个DCC模型对象,并使用条件波动率数据估计模型的参数。以下是一个示例代码,演示如何创建和估计DCC模型: ```R spec <- dccspec(uspec = multispec( replicate(2, spec) ), dccOrder = c(1,1), distribution = "mvstd") dcc <- ...