以下是使用matlab实现GARCH-MIDAS模型的代码示例: 1. 数据准备和预处理 需要加载所需的数据并进行预处理,例如去除缺失值、标准化数据等操作。 ```matlab 加载数据 data = xlsread('data.xlsx'); y = data(:,1); 高频数据 x = data(:,2:end); 低频数据 ``` 2. GARCH-MIDAS模型拟合 利用GARCH-MIDAS...
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...
其中,代码中的"data.csv"为数据集文件名,"ret"为收益率变量,"mkt_spx"为市场指数变量,"ret_l"为收益率的滞后变量,"q(1/4)"表示使用季度级别的市场指数数据进行MIDAS模型构建,"l(1/12)"表示使用过去12个月的收益率数据进行MIDAS模型构建。GARCH-MIDAS模型中的arch(1)表示进行1阶ARCH建模,garch(1)表示进行...
model = MIDAS(returns, order=(1, 1, 1), midas_lags=[5, 10, 15]) model_fit = model.fit() return model_fit ``` 然后,我们可以分别对季度数据和每日数据进行拟合,并查看拟合结果。 ```python #对季度数据拟合GARCH模型 model_fit_qtr = fit_garch(returns_qtr_inter_adjusted) print(model_fit...
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,你可能需要根据你的具体需求进行调整。例如,你可...
# 估计GARCH-MIDAS模型 garch_midas_fit <- rmgarchFit(midas_spec, data = your_data_vector_here)...
garch-midas的stata代码 Garch-Midas模型是一种结合了Garch模型和Midas模型的时间序列分析方法。Garch模型用于分析波动性,而Midas模型则用于研究变量间的长期关系。这两个模型的结合,可以更好地解释时间序列数据的复杂性和异质性。 在Stata软件中,Garch-Midas模型的实现可以通过使用“garchmidas”命令来完成,该命令需要...
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,..
如果您有任何想法可以改善时间序列分析模型的预测准确性,欢迎在下方评论或联系我们。 最受欢迎的见解 1.HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长 3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型 ...