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...
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...
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...
前期检验：平稳性与ARCH效应通过ADF检验与LM检验确认，确保模型建立在稳定且具有自相关性数据上。模型估计与参数：GARCH-MIDAS模型通过指定函数进行估计，参数包括均值、自回归、滑动平均、对称/不对称效应等。模型估计过程需设定数据框、频率、滞后期等关键参数。模型结果解析：模型输出包含重要统计量，如均值...
2,4版 可以估计DCC-MIDAS adl-MIDAS DCC-GARCH 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 R语言五大数据分析案例解析与实战 2024-11-04 16:03:43 积分:1 R语言数据分析案例解析:数据清洗、可视化、回归分析与聚类 2024-11-04 16:02:14 积分:1 基于R语言的多领域数据分析案例解析 2024-11...