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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 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...
本文发现气候变化对于股票市场的各个行业存在显著的风险溢出效应,尤其是能源相关的行业(电力、化石能源和替代能源行业)。进一步,为了降低气候变化风险造成的损失,我们采用基于Copula函数的GARCH对冲模型,分别计算CCI与9个行业指数之间的最优对冲比...
Copula("t", param = th, dim = d, df = nu) # 定义copula对象 rCopula(n, cop) # 对copula进行采样 sqrt((nu.-2)/nu.) * qt(U, df = nu) # 对于ugarchpath()来说,边缘必须具有均值0和方差1! 现在我们用这些copula依赖的创新分布来模拟两个ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。 ## 边缘模型的...
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...
多变量GARCH,即BEKK(1,1)模型,例如使用: 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) 可以考虑这个 ...
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) ...
GARCH-EVT-Copula 模型 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...
本文把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中,构造RAROC指标来评价基金业绩,检验该评价指标的可行性。
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...