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...
现在,我们对残差进行绘图,以确定它们是否具有条件异方差。 arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) am = arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) 所有3个GARCH模型的输出 都以表格格式显示。Ω (ω) 是白噪声,a...
现在,我们对残差进行绘图,以确定它们是否具有条件异方差。 arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) am = arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) 所有3个GARCH 模型的输出 都以表格格式显示。Ω (ω) 是白噪声,...
现在,我们对残差进行绘图,以确定它们是否具有条件异方差。 arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) am = arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’StudentsT’) 所有3个GARCH模型的输出 都以表格格式显示。Ω(ω)是白噪声,alpha...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...
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 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 ...