GARCH 模型是在金融风险建模和管理中用于预测VaR和条件VaR等金融风险度量的最广泛使用的模型之一。 GARCH 模型是 ARCH 模型的广义版本。具有旨在捕获波动率聚类的p滞后项的标准 ARCH(p) 过程可以编写如下 其中,第 t 天的收益为 Yt=σtZt和 Zt∼iid(0,1),即收益的创新是由随机冲击驱动的 GARCH(p,q) 模型在
MSFT.garch11.roll =spec yclassMSFT.garch11.roll## [1] "uGARCHroll"## attr"package"## [1] "rugarch"## VaR Backtest Report## ===## Model: eGARCH-norm## Backtest Length: 1000## Data:### ===## alpha: 1%## Expected Exceed: 10## Actual VaR Exceed: 50## Actual %: 5%###...
使用Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后,使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。 极值理论(最初由Fisher、Tippett和Gn...
r 语言 garch copula var 模型 附代码数据 ((n-2)*(n-3))) ##偏度 g1 ##峰度 g2 ## /*作图*/ hist(yield,freq = F) lines(density(yield)) ##QQ 图(正态性) qqnorm(yield) qqline(yield) library(tseries) ## /*JB 检验*/(检验正态性) print(jarque.bera.test(yield)) ## /*自相...
R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR(Value at Risk)和回测分析花旗公司股票|附代码数据,介绍此分析的目的是帮助客户构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序
时间序列分析:ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 ** 拓端 ,赞22 最后,一些信息图可以交互绘制(which = 'ask'),单独绘制(which = 1:12),或者一次全部绘制(which = 'all'),如图 2 所示。 点击标题查阅往期内容 R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合预测风险测度分析...
为了获得 GARCH 模型的具体结果,我们使用以下代码: coffnt <-coef voy <- sigma logr.vrae <- uncvariance VAR模型 以下数据将用于估计 VAR 模型。 要估计 VAR 模型,我们需要安装和加载vars。 以下代码估计 VAR(2) 模型。 abr<-VAR #运行 VAR(2) ...
GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合,以每只基金所持有的股票收益率为研究对象,从投资组合的角度利用多元GARCH-EVT-Copula模型来计算基金的VaR值。 读取数据 [NUM,TXT,RAW]=xlsread('data')Data=NUMfunction [ output_args ] = GEC( input_args ) ...
codes: 0 '*' 0.001 '*' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1# # # Residual standard error: 16.84 on 1210 degrees of freedom# # Multiple R-squared: 0.009994, Adjusted R-squared: 0.003448# # F-statistic: 1.527 on 8 and 1210 DF, p-value: 0.1432# # # # Value of test-statistic is: ...