2. 模型结果 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...
探讨GARCH-MIDAS模型及其在不同频率时间序列分析中的应用。该模型旨在研究低频宏观经济指标对高频金融数据的影响，比如月度经济政策不确定性对日度股票收益。传统方法转换数据频率时，会丢失高频信息，影响参数估计与波动率预测。模型推导与数据处理：低频指标（如月度数据）与高频数据（如日度数据）需在同一时...