多元GARCH家族中,种类非常多,需要自己多推导理解,选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周收益率为例建立模型。 首先我们可以绘制这三个时间序列。 在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。 本文考虑了两种模型 1 ARMA模型残差的多变量GARCH过程 2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于Copula) 1 ARMA-GARC...
1.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 2.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证 3.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 4.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 5.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 6.matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型 7.R语言对S&P500股票指...
首先我们可以绘制这三个时间序列。 在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。 本文考虑了两种模型\ \ 1 ARMA模型残差的多变量GARCH过程 2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于Copula)\ 1 ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat [,1],cond.dist =“std”) 可视...
1.程序功能描述 基于GARCH-Copula-CVaR模型的金融系统性风险溢出效应matlab模拟仿真,仿真输出计算违约点,资产价值波动率,信用溢价,信用溢价直方图等指标。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运…
在GARCH-Copula模型拟合出的结果中,我们可以解释以下几个方面: 1. 边缘分布:GARCH-Copula模型中的边缘分布描述了每个金融资产收益率的分布情况。通过拟合边缘分布,我们可以得到每个资产的波动性、均值和方差等参数。这些参数可以用于描述资产收益率的分布特征,例如尖峰、厚尾等。 2. 条件相关性:GARCH-Copula模型中的copu...
基于GARCH-Copula-CVaR模型的金融系统性风险溢出效应matlab模拟仿真,仿真输出计算违约点,资产价值波动率,信用溢价,信用溢价直方图等指标。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8
从拟合的copula 模型进行模拟。 set.seed(271) # 可重复性 sapply(1:d, function(j) sqrt((nu[j]-2)/nu[j]) * qt(U[,j], df = nu[j])) ## => 创新必须是标准化的garch() sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1, 并绘制出每个结果序列(XtXt)。
从单变量GARCH模型中模拟残差 第一步可能是考虑残差的一些静态(联合)分布。单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓(使用双变量核估计器获得) 也可以将copula密度可视化(上面有一些非参数估计,下面是参数copula) >copula_NP= function(i =1,j =2){ +n= nrow(uv) ...
在Garchcopula模型中,GARCH模型用于建模时间序列数据的波动性。GARCH模型是基于ARCH模型发展而来的,它考虑了时间序列数据的波动率是随时间变化的现象。GARCH模型通过通过对过去的波动率进行建模,来预测未来的波动率。在建模时,GARCH模型考虑了波动率的自回归效应和残差平方项的加权平均。这种建模方法更加准确地反映了金融市...
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 ...