基于DCC-RM模型的VaR 基于DCC-Garch模型的时变相关系数 其中,红色线为DCC-RM估计得到的相关系数,绿色线为DCC-Garch估计得到的相关系数,整体趋势一致。 基于DCC-Garch模型的VaR 其中,红色线为DCC-RM估计得到的VaR,绿色线为DCC-Garch估计得到的VaR,整体趋势一致。 4.代码 只包含主要代码,作图代码略,全部代码后台获取...
vargranger 模型 varsoc rcny rmyr rsgd ridr rphp mgarch dcc ( rcny rmyr ridr rphp rthb =L(1)rcny L(1)rmyr L(1)ridr L(1)rphp L(1)rthb ),arch(1) garch(1) nolog outreg2 using Myfile,excel replace tstat bdec(6) tdec(4) predict a*,correlation keep date a_rmyr_rcny ...
用Monte-Garch或者Monte-FHS都可以,过程差不多,这里以Monte-Garch为例。 组合VaR估计与单资产VaR估计的不同在于组合不仅需要估计资产的波动率,还需要估计资产之间的相关性,换句话说,需要估计资产的协方差阵。和之前类似,我们可以模拟组合的日标准化收益率序列,用Garch模型更新波动率,用DCC模型跟新相关系数,然后计算组...
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量(多元)动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率 R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 GARCH-DCC模型和DCC(MVT)...
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GARCH 实现 尽管残差的 ACF 和 PACF 没有显着滞后,但残差的时间序列图显示出一些集群波动。重要的是要记住,ARIMA 是一种对数据进行线性建模的方法,并且预测宽度保持不变,因为该模型不会反映最近的变化或包含新信息。为了对波动性进行建模,我们使用自回归条件异方差 (ARCH) 模型。ARCH 是时间序列数据的统计模型,它...
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R语言多项式线性模型:最大似然估计二次曲线 R语言Wald检验 vs 似然比检验 R语言GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计 R语言非参数方法:使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法 ...
R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格\ GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计\ R语言预测期货波动率的实现:ARCH与HAR-RV与GARCH,ARFIMA模型比较\ ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列\ PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化\ ...