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...
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) + s = 0.3 + norm.cop < - normalCopula(0.5) + norm.cop < - normalCopula(fitCopula(norm.cop,uv)@estimate) + dc = function(x,y)dCopula(cbind(x,y),norm.c...
首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率,并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提,接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合,中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数,从而得到标准化残差的边缘分布函数 ﹔然后选取适当的Copula 函数,构造多元标准化残差间的相关结构和联合分布函数。 Cop...
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...
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 ...
关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula) 因此,这里将考虑不同的序列,作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。 ARMA模型 代码语言:javascript 复制 >fit1=arima(x=dat[,1],order=c(2,0,1))>fit2=arima(x=dat[,2],order=c(1,0,1))>fit3=arima(x=dat[,3],order=c(1,0,1...
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...
和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。直观的来说 ,后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列,在一元或多元的情况下,构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。 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...
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...
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) ...