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
本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。 点击标题查阅往期内容 时间序列分析:ARIMA GARCH模型分析股票价格数据GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验【视频】时间序列分析:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格时间序列GARCH模型分析股市波动率PYTHON用GARCH、离散...
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\_...
滚动预测过程与上述ARMA-EGARCH模型相同。下图显示了样本外预测和相应的实现。 预测与实现的相关性超过77% 代码语言:javascript 复制 cor(arfima_egarch_model$roll.pred$realized_vol,arfima_egarch_model$roll.pred$arfima_egarch.predicted_vol,method="spearman") 代码语言:javascript 复制 [1]0.7707991 误差摘要...
rugarch生成数据 我们将使用rugarch包 生成单变量ARMA数据,估计参数并进行预测。 首先,我们需要定义模型: # 指定具有给定系数和参数的AR(1)模型 #> #> *---* #> * ARFIMA Model Spec * #> *---* #> Conditional Mean Dynamics #> --- #> Mean Model : ARFIMA(1,0,0) #> Include Mean :...
使用rugarch包进行GARCH预测 一旦估计出GARCH模型的参数,就可以使用该模型预测未来的值。例如,基于过去的信息对条件方差的单步预测为 给定ω^ /(1-∑mi =1α^ i-∑sj =1β^ j)。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garch\_fit coef(garch\_fit)#> mu ar1 omega alpha...
基准模型:SPX每日收益率建模 ARMA-EGARCH 考虑到在条件方差中具有异方差性的每日收益,GARCH模型可以作为拟合和预测的基准。 首先,收益序列是平稳的。 AugmentedDickey-FullerTestdata:SPXdata$SPX2.rDickey-Fuller= -15.869, Lagorder=16, p-value =0.01alternative hypothesis: stationary ...
rugarch生成数据 我们将使用rugarch包 生成单变量ARMA数据,估计参数并进行预测。 首先,我们需要定义模型: #指定具有给定系数和参数的AR(1)模型 #> #> *---* #> * ARFIMA Model Spec * #> *---* #> Conditional Mean Dynamics #> --- #> Mean Model : ARFIMA(1,0,0) #> Include Mean :...
技术标签: r r语言 garch-arma模型本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程(当然这也涉及广义上的QRM)来拟合和预测风险价值(Value-at-Risk,VaR)。 library(qrmtools)# for qq_plot() library(rugarch) 模拟数据 我们考虑具有t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-...
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。