GARCH Model Fit * *---* Conditional Variance Dynamics --- GARCH Model : gjrGARCH(1,1) Mean Model : ARFIMA(3,0,3) Distribution : sstd Optimal Parameters --- Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) mu 0.024786 0.020306 1.220658 0.222216 ar1 -0.629209 0.135044 -4.659300 0.000003 ar2 -0....
首先,使用garchFit函数进行 GARCH(1, 1) 模型的拟合,针对yield[, 2]数据: garch_norm<-garchFit(yield[,2]~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm ## ## Title: ## GARCH Modelling ## ## Call: ## garchFit(formula = yield[, 2] ~ garch(1, 1), trace = FALSE) ## ## Mean and Vari...
离散时间的自回归条件异方差模型(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model, ARCH)是研究此类问题的有力工具。它在实际应用中发挥着重要作用，应用广义自回归条件异方差模型(Generalized ARCH, GARCH)易于对时间序列进行预报、估计及检验工作。而在理论研究中随机微分方程和连续时间的扩散过程占有重要地位，关于它们...
我从谷歌提取数据,采集5年的标准普尔指数收益序列,并估计标准 garch(1,1) 和另一个更准确的 GJR-garch(不对称 garch)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dat0=as.matrix(getSymbol n=NROWplot gjrc<-ugarchspec gjrmodel=fit gjrfit=sigma Nit=as.dsigma resq=ret^2Nsq=Nfit^2Ts...
根据 具有最低AIC的ARIMA模型选择 GARCH模型 。 将GARCH(p,q) 模型拟合到时间序列。 检查模型残差和平方残差进行自相关 因此,我们在这里发现,最好的模型是 ARIMA(2,0,2) 。现在,我们对残差进行绘图,以确定它们是否具有条件异方差。 arch_model(X, p=2, q=2, o=1,power=2.0, vol=’Garch’, dist=’...
Pearson type IV distributionGJR-GARCHValue-at-RiskWe examine the efficiency of a GJR-GARCH model where the residuals follow the standardize Pearson type-IV distribution. As a case study we consider the historical daily close price of the Standard and Poor's index. The model is tested with a...
GARCH 模型拟合与分析 分别使用不同的方法进行 GARCH(1,1) 模型的拟合: # GARCH(1,1)-norm garch_norm<-garchFit(yield~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm # 另一种方法 spec<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)),
GARCH模型的一个关键限制 是对其参数施加非负约束,以确保条件方差的正性。这样的约束会给估计GARCH模型带来困难 。 因此,提出了非对称GARCH模型,即俗称的GJR-GARCH模型,以解决对称GARCH模型的局限性 。更重要的是,指数GARCH或EGARCH模型相对于传统的GARCH模型具有潜在的改进 。
GARCH(1,1)-ged 然后构建了 GARCH(1,1)-ged 模型 模型的相关信息包括均值和方差方程、条件分布、系数估计及误差分析等。 接着又构建了另一个相关模型: spec\_ged<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)),mean.model=list(armaOrder=c(0,0)),distribution.model = "ged")fit\_ged <- ...
分别使用不同的方法进行 GARCH(1,1) 模型的拟合: # GARCH(1,1)-norm garch_norm<-garchFit(yield~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm # 另一种方法 spec<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)), mean.model=list(armaOrder=c(0,0))) ...