from the object # produced by the VAR function est_coefs <- coef(var.aic) # 仅提取两个因变量的系数,并将它们组合为一个矩阵 # 输出四舍五入的估计值 round(est_coefs, 2) ## Series.1.l1 Series.2.l1 Series.1.l2 Series.2.l2 ## [1,] -0.20 -0.32 -
Impulse Response Function # Impulse Response Function IRF <- irf(var, impulse = 'SPY', response = 'GS', n.ahead = 5, boot = TRUE, runs = 100, ci = 0.95) plot(IRF) # # tip:建议使用RGui(R x64 3.6.3.lnk)来进行绘图 IRF <- irf(var, impulse = 'GS', response = 'SPY', n...
向量自回归 (VAR) 是一种用于多变量时间序列分析的统计模型,尤其是在变量具有相互影响关系的时间序列中,本视频中我们介绍了向量自回归并在R软件中进行实现。 视频:向量自回归VAR数学原理及R软件经济数据脉冲响应分析实例 【视频】向量自回归VAR数学原理及R语言软件经济数据脉冲响应分析实例 ,时长12:01 为什么用向量自...
# Extract coefficients, standard errors etc. from the object # produced by the VAR function est_coefs <- coef(var.aic) # 仅提取两个因变量的系数,并将它们组合为一个矩阵 # 输出四舍五入的估计值 round(est_coefs, 2) ## Series.1.l1 Series.2.l1 Series.1.l2 Series.2.l2 ## [1,] -0....
EShistorical<-function(returnVector,prob=.05,notional=1,digits=2){ 可以这样使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >EShistorical(spxret11,notional=13e6)\[1\]470000 因此,风险价值为 330,000,损失期望值为 470,000。 正态分布 ...
#produced by the VARfunction est_coefs <- coef(var.aic) #仅提取两个因变量的系数,并将它们组合为一个矩阵 #输出四舍五入的估计值 round(est_coefs, 2) ## Series.1.l1 Series.2.l1 Series.1.l2 Series.2.l2 ## [1,] -0.20 -0.32 -0.23 0.05 ...
f1=function(x) { x*dnorm(x) } integrate(f1,1.645,100)$value dnorm(1.645) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 例1:用R软件求出多头头寸持有期为1天和5天的VaR和ES(IGARCH) 函数:ugarchspec:拟合一元GARCH模型 固定不用估计的参数:fixed.pars=list(omega=0,alpha1=0.06) ...
#真实值A## [,1] [,2] [,3] [,4]## [1,] -0.3 -0.4 -0.1 0.10## [2,] 0.6 0.5 -0.2 0.05#Extract coefficients, standard errors etc. from the object#produced by the VARfunctionest_coefs <- coef(var.aic)#仅提取两个因变量的系数,并将它们组合为一个矩阵#输出四舍五入的估计值round...
npv <- function(cf,r){ sum(cf*r^-(1:length(cf))) } #10000 trials, 5 years options(digits=3) n <- 1000 # 实验次数 y <- 3 # 3年 mkt_size_g <- 1.04 # 市场规模增长 mkt_shr_g <- 1.20 # 市场分额增长 rr <- 1.10 # 利率 ...
个人认为相对一般时间序列模型VAR最厉害的地方之一在于允许分析一个变量的shock对整个系统带来的影响(impulse response function) 另外,相对一般的时间序列模型,VAR允许了同时间相关性(contemporaneous correlation)(实在不知道怎么翻译),granger casualty,和feedback effect。这些一起可以使得VAR有更好的预测能力和解释力。