例如,基于DCC的协方差矩阵认为在2013年中期股票和债券之间的协方差几乎为零,而基于CCC的协方差则表明在此期间的协方差为负。究竟是恒定的还是动态的,对跨资产投资组合的构建可能有很大的影响。 本文摘选 《 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 》...
然而,这对SPY与债券的协方差项确实很重要。例如,基于DCC的协方差矩阵认为在2013年中期股票和债券之间的协方差几乎为零,而基于CCC的协方差则表明在此期间的协方差为负。究竟是恒定的还是动态的,对跨资产投资组合的构建可能有很大的影响。 本文摘选 《 R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多...
对于CCC(恒定条件相关),我们使用样本相关矩阵,而对于DCC(动态),我们使用基于例如3个月的移动窗口估计的相关矩阵。 # 创建一个CCC模型的协方差 nassets<-l# 为了提高可读性,l看起来太像1了。 # 为不同时期的矩阵制作容器。 array(dim=c(n,nassets,TT)) # 计算样本无条件的相关矩阵。 samp_cor<-cor(ret)...
R语言动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH波动率预测原文链接:http://tecdat.cn/?p=23287原文出处:拓端数据部落公众号mp.weixin.qq.com/s/rZcQmpgXoxKknxEGcqXv9A引言当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率
本文摘选《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》,点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 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 ...
DCC-MVGARCH流动性风险峰度调整运用多元的DCC—MVGARCH模型方法对股票投资组合进行VaR测度,并与J.P.Morgan银行采用的IGARCH模型计算结果进行对比.结果表明,在测度VaR方面,无论在1%或是5%置信水平下,DCC—MVGARCH模型均优于单变量IGARCH模型.以DCC—MVGARCH漠型测度的VaR为基础,把峰度,流动性风险因素纳入VaR模型框架后...
简介: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 引言 当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率元素,还要预测协方差元素。假设你有两个序列,那么这个协方差元素就是2乘2方差-协方差矩阵的对角线。我们应该使用的准确术语是 "方差...
例如,基于DCC的协方差矩阵认为在2013年中期股票和债券之间的协方差几乎为零,而基于CCC的协方差则表明在此期间的协方差为负。究竟是恒定的还是动态的,对跨资产投资组合的构建可能有很大的影响。 本文摘选《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》...
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 ...
拓端tecdat|R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量股市波动率预测 原文链接:http://tecdat.cn/?p=23287 原文出处:拓端数据部落公众号 引言 当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率元素,还要预测协方差元素。假设你有两个序列,那么...