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...
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模型适用于分析波动性,而MIDAS模型则用于研究变量间的长期关系。这种模型在金融和经济实证分析中非常有用。 你可以使用R语言或MATLAB来实现GARCH-MIDAS模型的建模、数据处理及分析。以下是单因子GARCH-MIDAS和双因子GARCH-MIDAS模型的具体介绍: 单...
基于GARCH-MIDAS模型的宏观风险因子提取 GARCH（广义自回归条件异方差）模型由Bollerslev（1986）提出，主要用于刻画金融时间序列的波动聚集性。其核心在于通过滞后项的条件方差和残差平方项，捕捉短期波动特征。Engle（2001）指出，GARCH模型在风险管理领域具有重要应用价值，但难以直接纳入低频宏观变量。MIDAS（混合数据抽样）...
3️⃣ 数据平稳性检验:通过ADF检验或PP检验来确认数据的平稳性,这是建模的前提条件。4️⃣ GARCH-LM检验:进行GARCH-LM检验,以确定数据是否具有异方差性,这是引入GARCH模型的基础。5️⃣ 单因子GARCH-MIDAS模型参数估计:使用单因子GARCH-MIDAS模型对数据进行参数估计,以捕捉数据的波动性特征。6️⃣ 双...
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...
GARCH-MIDAS模型是在GARCH模型的基础上增加了一个中位数项,以更好地捕捉资产价格的波动性。 DCC(Differenced Cumulative GARCH)模型是一种基于GARCH模型的扩展,它通过计算累积对数收益率的差分来捕捉资产价格的波动性。DCC-GARCH模型是在DCC模型的基础上增加了一个GARCH项,以更好地描述资产价格的波动性。 以下是使用...
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...
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，该命令需要指定Garch-Midas模型的自...
本文首先通过分别对动力煤期货、焦煤期货和焦炭期货基于引入宏观、供给、铁路运量、航运运价、国际原油价格和经济政策不确定性指数变量的单因素GARCH-MIDAS模型进行全样本拟合,挖掘这些因素的变动对煤炭市场波动率的影响。其次将样本分为训练集与样本外数据集,通过六种不同的损失函数全面衡量使用各单因素GARCH-MIDAS模型...
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、...