mu=μ,alpha=α,beta=β,gamma=不对称项系数,m=m,theta=θ,w2=w2. 具体含义见模型介绍 3. 模型整理 我们需要各个系数、权重、影响强度,因此我们的代码将这些结果进行提取和计算,结果如下: 如果写all_para[[2]]就是第二个模型的参数 (别忘了我们估计了十个行业模型) 第一行是强度,第二行是权重。 实证...
利用GARCH-MIDAS模型进行拟合,需要设定GARCH模型的阶数、损失函数等参数。 ```matlab 设定GARCH模型参数 garchParams = garchSet('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'Distribution','T'); ``` 3. 训练模型 利用拟合好的GARCH-MIDAS模型对数据进行训练,得到拟合好的模型参数。 ```matlab 训练GARCH模型 garchMidasModel...
探讨GARCH-MIDAS模型及其在不同频率时间序列分析中的应用。该模型旨在研究低频宏观经济指标对高频金融数据的影响，比如月度经济政策不确定性对日度股票收益。传统方法转换数据频率时，会丢失高频信息，影响参数估计与波动率预测。模型推导与数据处理：低频指标（如月度数据）与高频数据（如日度数据）需在同一时...
我们将使用MIDAS模型中的内插方法来提取不同时间尺度的波动率信息。 ```python #计算收益率的季度波动率 returns_qtr = returns.resample('Q').std() #计算收益率的每日波动率 returns_day = returns #确定内插点数 n_day = len(returns_day) n_qtr = len(returns_qtr) fraction = n_day / n_qtr #...
(二)GARCH-MIDAS多变量模型函数 这是两个变量的模型,RV为已实现波动率,X为宏观变量, 例如GDP。 二、GARCH-MIDAS模型单变量模型代码 函数文件——附件一 应用文件——附件二 三、要求:请帮我写出多变量模型的代码(两个变 量即可) 附件一 function
GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型是一种用于描述时间序列数据的条件异方差性的统计模型。它通过引入条件方差项来描述资产价格的波动性。GARCH-MIDAS模型是在GARCH模型的基础上增加了一个中位数项,以更好地捕捉资产价格的波动性。 DCC(Differenced Cumulative GARCH)模型是一种基于GARCH模型...
使用MIDAS模型拟合你的数据: r fit_midas <- midas_fit(spec_midas, your_data, ~returns | x1 + x2) 最后,你可以将GARCH模型的残差作为MIDAS模型的因变量,并再次拟合模型: r fit_midas_final <- midas_fit(spec_midas, your_data, ~residuals | x1 + x2) 以上代码只是一个基本示例,你可能需要根据你...
Garch-Midas RV计算 日度算月度数据 从零到跑通 08:23 真的很详细| GARCH-MIDAS系数解释、推导、代码 15:12 【EE期刊复现】 GARCH-MIDAS代码,一键包。0基础也能轻松做模型,直接出图出结果。数据整合过程已经替大家都做好啦 08:00 GARCH-MIDAS模型代码及实现案例 micovey 2210 1 GARCH-DCC代码,一键包...
程序要求:GARCH-MIDAS 是单变量模型 一、GARCH-MIDAS 模型 (一)GARCH-MIDAS 模型单变量函数 Vt 默认为已实现波动率(公式 3.22),可以将 Vt 换成宏观经济变量,例如 GDP。我想在 3.21 式中,同时加入已实现波动率,和其他宏观变量,建立多变量模型,模型函数已有,如下: (二)GARCH-MIDAS 多变量模型函数 ...
R语言中的mgarchBEKK或rmgarch包来建立GARCH-MIDAS模型，并设置权重w1=1，可以使用mgarchBEKK包的mGARCH...