rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。 garchroll(spec2, data = bpret 我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比。 # 注意绘图方法提供了四张图,其中VaR为选项-4# 预测1%的学生-t GARCH风险值plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01)# 5%学生-t GARCH风险...
39、imal*y_cop+(1-optimal)*y1_cop#VaR的估计quantile(prt_y2,0.05)#5%#-0.01896628【eqdouGlLHCld#要求:完整的代码,每一步检验和建模的图表和结果以及分析;#GettingstockpricesforBoeing&Airbusandcalculatingyields:#getSymbols(BA,from=2014-01-01,to=2016-10-19)#p-as.numeric(Ad(BA)#l-length(p)#...
VaR 统计具有三个组成部分:a) 时间段,b) 置信水平,c) 损失金额(或损失百分比)。对于 95% 的置信水平,我们可以说最坏的每日损失不会超过 VaR 估计。如果我们使用历史数据,我们可以通过取 5% 的分位数值来估计 VaR。对于我们的数据,这个估计是: quante(res , 0.05) qplot(ret) 红色条表示低于 5% 分位数的...
Spec <-ugarchspec 为了获得 GARCH 模型的具体结果,我们使用以下代码: coffnt <-coef voy <- sigma logr.vrae <- uncvariance VAR模型 以下数据将用于估计 VAR 模型。 要估计 VAR 模型,我们需要安装和加载vars。 以下代码估计 VAR(2) 模型。 abr<-VAR #运行 VAR(2) coef #VAR的系数公式 summary #VAR...
summary(yield) sd(yield)var(yield) 表 指数日收益率基本统计表*** Min.1st Qu.MedianMean3rd Qu.Max.Sdskewness'kurtosis-0.03517-0.003890.00037490.00019630.004730.033480.008163353-0.40184622.169439 由表可知,收益率序列 的最小值为-0.03517,最大值为0.03348,平均值为0.0001963,标准差为0.008163353。偏度为-0.40...
从而,VaR可以表示为 其中, EVT-QQ plot 首先估计参数 代码语言:javascript 复制 T=data_train.shape[0]Tu=50u=data_train.z.sort_values().values[Tu]print('u = ',u)xi=1/50*np.log(data_train.z.sort_values().values[:Tu]/u).sum()print('xi = ',xi)c=Tu/T*abs(u)**(1/xi)print(...
最好在训练/测试中拆分数据并获得MSE / MAE / RMSE结果以比较最佳模型拟合。 通过将残差除以条件波动率来计算标准化残差。 std_resid = resid / conditional_volatility unit_var_resid = resid / resid.std() 标准化残差和条件波动图显示了一些误差,但幅度不大。
MCMC-GARCH(1,1)模型平方残差自相关图 VaR模型的建立与预测 又前文已知VaR模型的基本原理,记: 由上文所得,上证综指收益率序列后半部分数据的均值为0.005626654,所以得VaR模型为: 因此在ML和MCMC下分别为: 取上证综指收益率序列的后半部分数据对波动率序列进行预测,分别用ML-GARCH和MCMC-GARCH计算VaR,在95%的...
模拟序列,估计每个模拟路径的VaR(注意quantile()这里不能使用,因此我们必须手动构建VaR)并计算VaR _alpha的bootstrap置信区间。 结果对比 最后,我们显示所有结果。 非常感谢您阅读本文,有任何问题请在下面留言! 最受欢迎的见解 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 ...