test (m1^2, lag = 11, type = "Ljung") # ARCH效应检验 library(FinTS) ArchTest (m1, lags=11, demean = FALSE) # 确定ARIMA的滞后 # 滞后阶数为(0,0)的SCI garch模型经ARCH估计和GJR-GARCH估计后,ARCH效应检验不合格 # 因此将滞后阶数调整为(3,3) library(zoo) library(forecast) auto.arima(...
我们看看在 R 中是如何工作的。 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)。 dat0= as.matrix(getSymbol n = NROW plot gjrc <- ugarchspec gjrmodel = fit gjrfit = sigma Nit = as.dsigma resq = ret^2 Nsq = Nf...
forc = ugarchforecast(gjrGARCH ) 预测结果包括未来 10 步的序列值和标准差,通过绘图可直观展示。 模型拟合结果呈现如下: 条件方差动态:GARCH 模型为 gjrGARCH(1,1),均值模型为 ARFIMA(1,0,1),分布为 std。 最优参数的估计值、标准误差、t 值和 p 值得以给出,如 mu、ar1 等。 稳健标准误差也相应列...
模型的构建基于几个关键假设：归一化残差服从对称分布，即[公式]，且[公式]与[公式]独立。进一步展开，模型可以表示为：[公式]取期望后，我们得到模型的期望方程：[公式]通过这些公式，我们可以利用R语言中的相应函数来估计模型参数并生成预测。下面是一个简要的示例代码片段，展示了如何在R中实现GJR-GA...
我们看看在 R 中是如何工作的。 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)。 dat0= as.matrix(getSymbol n = NROW plot gjrc <- ugarchspec gjrmodel = fit gjrfit = sigma ...
R语言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,在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中,波动性起着重要作用。事实上如此重要,以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。接下来是检查每个模型在样本内外的表现如何。
我们看看在 R 中是如何工作的。 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)。 dat0= as.matrix(getSymbol n = NROW plot gjrc <- ugarchspec gjrmodel = fit gjrfit = sigma ...
forc = ugarchforecast(gjrGARCH ) 预测结果包括未来 10 步的序列值和标准差,通过绘图可直观展示。 模型拟合结果呈现如下: 条件方差动态:GARCH 模型为 gjrGARCH(1,1),均值模型为 ARFIMA(1,0,1),分布为 std。 最优参数的估计值、标准误差、t 值和 p 值得以给出,如 mu、ar1 等。 稳健标准误差也相应列...
拓端tecdat|R语言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,在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中,波动性起着重要作用。事实上如此重要,以至于您可以找到比您可以处理的更多的波动率模型。接下来是检查每个模型在样本内外的