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...
程序要求:GARCH-MIDAS是单变量模型一、GARCH-MIDAS模型(一)GARCH-MIDAS模型单变量函数Vt默认为已实现波动率(公式3.22),可以将Vt换成宏观经济变量,例如GDP。我想在3.21式中,同时加入已实现波动率,和其他宏观变量,建立多变量模型,模型函数已有,如下:(二)GARCH-MIDAS多变量模型函数这是两个变量的模型,RV为已实现波动...
GARCH-MIDAS模型能够有效地捕捉不同频率数据之间的动态关系,广泛应用于金融市场波动率预测、风险管理和资产定价等领域。 在实际应用中,研究人员通常使用matlab来进行GARCH-MIDAS模型的建模和分析。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、...
我们将使用MIDAS模型中的内插方法来提取不同时间尺度的波动率信息。 ```python #计算收益率的季度波动率 returns_qtr = returns.resample('Q').std() #计算收益率的每日波动率 returns_day = returns #确定内插点数 n_day = len(returns_day) n_qtr = len(returns_qtr) fraction = n_day / n_qtr #...
使用MIDAS模型拟合你的数据: r 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...
在Stata软件中,Garch-Midas模型的实现可以通过使用“garchmidas”命令来完成,该命令需要指定Garch-Midas模型的自回归项数、Midas项数、滞后项数等参数。在使用该命令进行分析时,还需要注意数据样本的选择和预处理,以减少因样本选择和处理方式不当而带来的误差。 具体的操作步骤可以概括为:首先加载数据并进行预处理,然后使...
程序要求:GARCH-MIDAS 是单变量模型 一、GARCH-MIDAS 模型 (一)GARCH-MIDAS 模型单变量函数 Vt 默认为已实现波动率(公式 3.22),可以将 Vt 换成宏观经济变量,例如 GDP。我想在 3.21 式中,同时加入已实现波动率,和其他宏观变量,建立多变量模型,模型函数已有,如下: (二)GARCH-MIDAS 多变量模型函数 ...
但GARCH-MIDAS类模型忽略了不对称效应对股票波动的影响。Pan和Liu(2018)[11] 研究表明非对称GARCH类模型预测性能更好。基于此,本文基于扩展的GARCH-MIDAS(GARCH-MIDAS-A)模型预测股票市场波动,即在长期和短期波动成分中同时引入不对称效应。1 模型构建1.1 标准GARCH模型本文的GARCH-MIDAS模型和GARCH-MIDAS-A模型均是...
本文基于非对称GARCH-MIDAS模型,对上证指数的波动性进行分析。通过对过去十年的上证指数数据进行建模和猜测,我们得出了一些关于上证指数波动性的结论。 引言:随着中国资本市场的快速进步,上证指数已成为国内投资者和决策者关注的焦点之一。了解和猜测上证指数的波动性对于投资者和决策者有着重要的意义。传统的GARCH模型在...