如果通过DCC - MGARCH模型发现股票和债券之间的相关性在某个时期变得很强,那你可能就需要重新考虑你的投资策略了,也许要减少一些在某个资产上的投入,以免风险过于集中。 3.2高级应用与前沿技术 在金融机构里,这个模型可就更厉害了。银行在管理资产负债表的时候,可以用DCC - MGARCH模型来评估不同资产和负债之间的...
GARCH模型是一种常用的条件异方差模型,它将条件方差的动态结构指定为GARCH族模型,可以很好地描述时间序列数据的波动性。 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。
1. 在STATA 12中构建DCC-MGARCH模型的第一步是确保已经安装了相应的STATA程序包，可以通过net install命令来安装。2. 启动STATA后，应先加载所需的MGARCH工具包，使用命令`use mgarch`。3. 在选择模型类型时，应指定为DCC模型。在命令窗口输入`garch model`，然后选择`dcc`选项。4. 设定好模型参数...
危机中金融市场的传染效应——基于DCC-MGARCH模型的分析抽象全球危机给世界各地的社区和经济带来了前所未有的挑战,引发了全球金融和经济的动荡。本研究采用动态条件相关多重广义自回归条件异质性(DCC–MGARCH)模型,探讨危机中金融市场的传染效应。主要发现如下:(1)金融危机和新冠肺炎疫情在短期内加剧了中美股市之间的...
银行间债券市场和交易所债券市场动态关系研究——基于DCC--MGARCH模型的分析
(E)DCC—MGARCH(1,1) 模型, 分析了四个原油市场 (Brent、WTI、Dubai、China)之间的相互波动溢出效应。研究表明,Brent、WTI原油市场对 我国市场均有显著的单向波动溢出效应,WTI原油市场比Brent原油市场对我国原油市场的波 动溢出效应更明显。我国和美国原油市场波动都是暂时的,而Brent原油市场波动性是持久的。 我国...
GARCH(1,1)模型的M估计
在利用DCC—MGARCH模型分析国内与国际粮价在水平和波动上的双向溢出效应时,需要分别建立五组模型,每组模型包含同一种类粮食的国内国际两个变量.对于原始变量都平稳的,模型采用原始变量,如果有一个或两个变量都不平稳的,则采用两个变量的变动率做模型.通过Arch-lm检验是否存在arch效应,检验过程中根据SIC准则选择滞后期...
mgarch 是一个 Python 包,用于预测金融市场每日收益的波动性。 DCC-GARCH(1,1) 用于多元正态分布和学生 t 分布。 用例: 对于多元正态分布 # shape(rt) = (t, n) numpy matrix with t days of observation and n number of assets import mgarch vol = mgarch . mgarch () vol . fit ( rt ) ...
摘要：本文利用上证A股、B股指数日收益率以及深证A股、B股指数日收益率,从DCC-MGARCH-VAR模型和门限回归的视角,研究了中国A股、B股之间的动态结构变化。研究发现,中国A股、B股之间的相关性可以分为三个区间：弱相关区间、不稳定动荡区间、强相关区间,并且从模型估计结果捕捉到改变中国A股、B股之间结构的重大事件。