> fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat [,1],cond.dist =“std”) > fit2 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat [,2],cond.dist =“std”) > fit3 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat [,3],cond.dist...
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。 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...
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...
> fit1 = garchFit(formula = ~arma(2,1)+ garch(1,1),data = dat[,1],cond.dist=“std”) > fit2 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat[,2],cond.dist=“std”) > fit3 = garchFit(formula = ~arma(1,1)+ garch(1,1),data = dat[,3],cond.dist=“std...
关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula) 因此,这里将考虑不同的序列,作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。 ARMA模型 > fit1 = arima(x = dat[,1],order= c(2,0,1)) > fit2 = arima(x = dat[,2],order= c(1,0,1)) > fit3 = arima(x = dat[,3],order= c(1...
关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula) 因此,这里将考虑不同的序列,作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。 ARMA模型 代码语言:javascript 复制 >fit1=arima(x=dat[,1],order=c(2,0,1))>fit2=arima(x=dat[,2],order=c(1,0,1))>fit3=arima(x=dat[,3],order=c(1,0,1...
它结合了GARCH模型和Copula函数,能够考虑到金融市场中存在的极端风险和相关性。在该模型中,GARCH模型用于建模时间序列的波动率,而Copula函数用于描述变量之间的依赖关系。通过使用Garchcopula模型,可以更准确地预测金融市场的波动性和风险,从而对投资决策提供有力的支持。 在Garchcopula模型中,GARCH模型用于建模时间序列数据...
GARCH-Copula-CoVaR模型将GARCH模型的波动性捕捉能力与Copula函数的灵活性相结合,适用于具有非线性相关性和时变波动性的金融数据。通过这个模型,我们可以更准确地估计风险溢出效应,为金融机构的风险管理提供有力支持。 📊 DCC-GARCH模型 DCC-GARCH模型是一种动态条件相关模型,专门用于捕捉两个时间序列之间的动态相关性...
关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula) 因此,这里将考虑不同的序列,作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。 ARMA模型 > fit1 = arima(x = dat [,1],order = c(2,0,1)) > fit2 = arima(x = dat [,2],order = c(1,0,1)) ...
1、#数据处理思路#1,原始数据为4组时间序列;#读取软件包library(fGarch)library(quantmod)library(ghyp)library(copula)#设置工作目录#读取数据data=read.csv(Data.csv)head(data)#PoundJpanUsdEur#1-0.016689192-0.006422036-0.0041613040.001084608#20.0000000000.0059939300.000000000-0.034008741#30.000000000-0.0068502730....