软件包 rugarch 使对样本外数据的预测变得简单: # 估计模型(不包括样本外)coef(arma_fit)#> mu ar1 sigma #> 0.007212069 -0.898745183 0.200400119# 整个样本外的预测对数收益forecast_log_returns <- xts(arma_fore@forecast$seriesFor[1, ], dates_out_of_sample)# 恢复对数价格prev_log_price <- head(...
5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析 昵称:
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 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 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对...
2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长回归的HAR-RV模型预测GDP增长") 3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测 7.R语言基于ARMA-GARCH...
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...
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...
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...
library(rugarch) 1. 2. 3. 模拟数据 我们考虑具有t分布的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程 将ARMA-GARCH模型拟合到(模拟的)数据 拟合一个ARMA-GARCH过程。 01 02 03 04 计算VaR时间序列 计算风险价值估计值。请注意,我们也可以在这里使用基于GPD的估计模型。
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...
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...