1、进行极大似然估计时,程序输出下面这句话是什么意思,对参数估计结果有影响吗 Return code 8: successive function values within relative tolerance limit (reltol) 2、如果估计时出现There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50),但是最终也会输出参数估计结果,而且参数的值也没啥问...
极大似然估计的核心在于扰动项的分布(假定正态分布) εt=rt−μ∼N(0,σt2) 根据分布,可以得到如下似然函数。 f(ε0,...,εT;θ)=f(ε0;θ)f(ε1,...,εT|ε0;θ)=f(ε0;θ)∏t=1Tf(εt|εt−1,...,ε0;θ)=f(ε0;θ)∏t=1Tf(εt|εt−1;θ)=f(ε0;θ)∏t=1T...
我们使用 GARCH(1,1) 模型;不是因为它是最好的,因为它是最常用的。 Garch 模型几乎总是通过最大似然估计。结果证明这是一个非常难的优化问题。假设你有足够重要的数据,即使是最好的 garch 实现也需要关注优化。 我们知道,收益率没有正态分布,它们有长尾。假设长尾完全是由于arch效应造成的,这是完全合理的,在...
我们使用 GARCH(1,1) 模型;不是因为它是最好的,因为它是最常用的。 Garch 模型几乎总是通过最大似然估计。结果证明这是一个非常难的优化问题。假设你有足够重要的数据,即使是最好的 garch 实现也需要关注优化。 我们知道,收益率没有正态分布,它们有长尾。 假设长尾完全是由于arch效应造成的,这是完全合理的,在...
估计 我们使用 GARCH(1,1) 模型;不是因为它是最好的,因为它是最常用的。 Garch 模型几乎总是通过最大似然估计。结果证明这是一个非常难的优化问题。假设你有足够重要的数据,即使是最好的 garch 实现也需要关注优化。 我们知道,收益率没有正态分布,它们有长尾。 假设长尾完全是由于arch效应造成的,这是完全合理...
估计 我们使用 GARCH(1,1) 模型;不是因为它是最好的,因为它是最常用的。 Garch 模型几乎总是通过最大似然估计。结果证明这是一个非常难的优化问题。假设你有足够重要的数据,即使是最好的 garch 实现也需要关注优化。 我们知道,收益率没有正态分布,它们有长尾。 假设长尾完全是由于arch效应造成的,这是完全合理...
GARCH模型在金融风险管理中扮演着关键角色，它相较于EWMA模型，更擅长描绘波动率的聚集特性。本文将深入探讨GARCH(1,1)模型的形式，参数估计方法以及在Python中的应用。GARCH模型的基本构成包括均值方程和波动率方程，如[公式]所示。对于参数估计，我们通常使用极大似然估计，其核心是基于扰动项的正态分布，...
极大似然估计,通俗理解来说,就是利用已知的样本结果信息,反推最具有可能(最大概率)导致这些样本结果出现的模型参数值! 换句话说,极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”。 可能有小伙伴就要说了,还是有点抽象呀。我们这样想,一当模型满足某个分布,它的参数值我通过极...
因此，上面的代码可以用来编写一个最大似然估计模型，估计GARCH(1，1)过程和拟合的伽马分布的自由度。
GARCH模型参数估计的目标是通过观测数据最大化似然函数,找到最优的参数值,从而使模型的预测误差最小化。 1.假设GARCH模型的形式,并将其转化为等价的线性模型形式。 GARCH模型包括自回归方差,平方残差自回归以及方差残差之间的协方差。为了进行参数估计,可以将GARCH模型转化为等价的线性模型形式,例如,将方差转化为对数...