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...
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。 实证结论 贸易政策不确定减少了股市波动,影响强度逐渐递减,但是大部分行业不显著。
plt.title('GARCH-MIDAS Model Forecast') plt.show() ``` 通过以上代码,我们可以得到一个包含实际波动率和预测波动率曲线的图表,从而可以直观地比较实际和预测的波动率。 综上所述,本文介绍了如何使用Python实现GARCH-MIDAS模型,并给出了一个简单的示例。希望这篇文章对于理解和应用GARCH-MIDAS模型有所帮助。©...
【EE期刊复现】 GARCH-MIDAS代码,一键包。0基础也能轻松做模型,直接出图出结果。数据整合过程已经替大家都做好啦 08:00 GARCH-MIDAS模型代码及实现案例 micovey 2210 1 GARCH-DCC代码,一键包。0基础也能轻松做模型,直接出图出结果。数据整合过程已经替大家都做好啦 micovey 313 0 【AER复现】平行趋势检验...
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、自回归系数、滑动平均系数等，反映宏观经济指标对金融市场波动的影响程度。实证分析与通过应用模型...
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,你可能需要选择不同的GARCH模型阶数、不同的MIDAS滞后多项式、不同的解释变量等。同时,你还需要确保你的数据已经被正确地预处理和格式化。©...
GARCH-MIDAS、DCC-GARCH模型MATLAB代码So**灵魂 上传669KB 文件格式 pdf GARCH-MIDAS和DCC-GARCH模型是两种用于金融时间序列分析的模型。它们在处理波动率的建模方面具有重要作用,特别是在预测资产价格的波动性时。 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型是一种用于描述时间序列数据的条件异方差...
其中,代码中的"data.csv"为数据集文件名,"ret"为收益率变量,"mkt_spx"为市场指数变量,"ret_l"为收益率的滞后变量,"q(1/4)"表示使用季度级别的市场指数数据进行MIDAS模型构建,"l(1/12)"表示使用过去12个月的收益率数据进行MIDAS模型构建。GARCH-MIDAS模型中的arch(1)表示进行1阶ARCH建模,garch(1)表示进行...
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 结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割 2025-01-22 03:03:35 积分:1 有了DevExpress VCL 23.2.6 Full Source 这个版本源码,怎么能没有相应的Demo呢 2025-01-22 02:35:19 积分:1 ...
garch-midas的stata代码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”...