结合预测理论及相应软件工具,利用ARMA(1,1)-GARCH(2,2)模型对黄金价格进行验证。 最后我们得到以下结果: 结语 (1)本文通过对黄金价格ARMA(1,0)模型的残差序列进行ARCH-LM检验,发现了黄金价格存在明显的自回归条件异方差效应。 (2)利用时间序列相关理论,建立了ARMA(1,1)-GARCH(2,2)模型。通过实证分析可知,该...
我们继续提出eGARCH模型作为方差模型(针对条件方差)。更准确地说,我们将使用ARMA(2,2)作为均值模型,指数GARCH(1,1)作为方差模型对ARMA-GARCH进行建模。 在此之前,我们进一步强调ARMA(0,0)在这种情况下不令人满意。ARMA-GARCH:ARMA(0,0)+ eGARCH(1,1) ## ## *---* ## * GARCH Model Fit * ## *--...
计算得到对数收益率后,然后我们可以绘制这三个时间序列: 这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。 这里的第一部分用于模拟时间序列平均值的动态,第二部分用于模拟时间序列方差的动态。 本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程(或方差矩阵动力学模型) 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型(基于copula...
工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数...
对数收益率GARCH模型 我将为工业平均指数(DJIA)的每日对数收益率建立一个ARMA-GARCH模型。 这是工业平均指数每日对数收益的图。 plot(ret)离群值检测 Performance Analytics程序包中的Return.clean函数能够清除异常值。在下面,我们将原始时间序列与调整离群值后的进行比较。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH模型(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。 从ARMA-GARCH过程模拟(log-return)数据 我们考虑使用t 分布的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。 模拟一个序列(用于说明目的)。 perl nu<-3 fixed.p<-list(mu=0,# mu (截距)ar1=0.5,# phi_1 (AR(1) ...
ARMA-GARCH 模型建立与实证分析 建立ARMA-GARCH 模型步骤 建立黄金价格ARMA-GARCH模型通常包括5个步骤,即序列平稳性验证、模型识别及参数估计、异方差效应检验、建立ARMA-GARCH模型及参数估计、模型诊断与实证分析。建立模型过程见图。 数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个...
sqrt * qt # 对于ugarchpath()来说,边际必须具有均值0和方差1! 现在我们使用依赖于 copula 来模拟两个 ARMA(1,1)-GARCH(1,1) 过程。 ARMA(p1,q1)-GARCH(p2,q2) 模型由下式给出 ## 固定边缘模型的参数 fixedp <- list var <- list(model = "sGARCH") # 标准GARCH ...
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析,本文将分析2007-2018年的工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明位于30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
建立黄金价格ARMA-GARCH模型通常包括5个步骤,即序列平稳性验证、模型识别及参数估计、异方差效应检验、建立ARMA-GARCH模型及参数估计、模型诊断与实证分析。建立模型过程见图。 数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个数据,利用计量分析软件R完成 ...