DCC-GARCH是多变量GARCH模型的进阶形式,其核心思想在于分解协方差矩阵为两部分:单变量的波动(通过GARCH建模)与变量间的动态相关系数(通过动态条件相关矩阵DCC建模)。这一设计既能保留单变量波动特征(如高峰厚尾、波动聚集性),又能描述变量间相关性的时变特征。例如,上证指数与印花税收入的联动性...
根据上述分析,基于Student t分布状态下DCC-GARCH模型的最优套期保值比率的计算结果普遍优于基于正态分布状态下的结果。然而,动态套期保值效果并不总是优于静态套期保值效果,因此,尽管OLS模型存在各种缺陷,它仍然是较为简单有效的计算最优套...
示例代码 注:除了DCC-GARCH外,作者还展示了ADCC-GARCH模型代码和A-BEKK模型代码,此处从略。 setwd("C:\\Download\\1-s2.0-S0140988323001329-mmc1")mydata=read.csv("Energy_data.csv",header=TRUE)attach(mydata)library(quantmod)library(xts)library(PerformanceAnalytics)library(rugarch)library(tseries)library...
DCC-GARCH(Dynamic Conditional Correlation GARCH)模型是一种用来分析多变量时间序列间动态相关性的模型。它结合了GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型和动态条件相关性(DCC)模型,用于描述金融时间序列数据中的波动聚类效应和相关性的变化。 模型的两部分: GARCH模型: GARCH模型主要用于捕捉时间...
GARCH模型的基本思想是设定一个与时间相关的方差模型,用于描述随着时间变化,条件方差的变化趋势。根据GARCH模型的公式,当前时刻t的条件方差是由之前p个时刻的条件方差和q个时刻的残差平方和决定的。 GARCH模型的主要参数包括p、q和阶数,其中p表示模型中过去p个时刻的条件方差,q表示过去q个时刻的残差平方和,阶数表示模...
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 在对上证指数、印花税收入联动性预测时,我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。
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 在对上证指数、印花税收入联动性预测时,我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。 读取所有数据 ...
DCC-GARCH模型公式看起来很复杂,一堆的符号和参数。比如说,有均值方程、方差方程,还有相关系数的方程。 咱们就拿股票市场来举个例子吧。就像前段时间,我关注的几只股票,它们的价格波动那叫一个让人捉摸不透。有时候一只涨得欢,另一只却跌得惨。这时候用DCC-GARCH模型公式就能试着分析分析,看看它们之间的相关关系...
DCC-GARCH模型的eviews操作每个肉肉都叫幸福 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 12.4万 553 01:09:15 App 【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用 53.0万 195 09:30 App 4K | 本地部署DeepSeek-R1后,搭建自己的知识库 1.4万 1 04:21 App 【开源】【纵享...
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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...