GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后,是实证研究和分析中最常用的版本。 GARCH(1,1) 预测 VaR 其中最通用和最有能力的一种是 rugarch 包。在这里,我们使用数据集来演示使用 rugarch 包中可用的函数和方法对 GARCH 进行建模。 具有恒定均值方程的 GARCH(1,1) 模型 可以指定如下: ugarchspec(variance.model ...
1、#数据处理思路#1,原始数据为4组时间序列;#读取软件包library(fGarch)library(quantmod)library(ghyp)library(copula)#设置工作目录#读取数据data=read.csv(Data.csv)head(data)#PoundJpanUsdEur#1-0.016689192-0.006422036-0.0041613040.001084608#20.0000000000.0059939300.000000000-0.034008741#30.000000000-0.0068502730....
MSFT.garch11.roll =spec y classMSFT.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%##...
Spec <-ugarchspec 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) coef #VAR的系数公式 summary #VAR...
当残差平方相关时,GARCH 过程有效。ACF 和 PACF 图清楚地表明显着相关性。 另一种检验平方残差异方差性的方法是对 a1 和β1参数进行显着性检验。 #模型定义 ugarchpec(varin , mean.model fit(sec = model.spec ') a1和 β1都显着不同于零,因此假设残差随时间变化的波动率是合理的。
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。
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=NUM function [ output_args ] = GEC( input_args ) ...
将ARMA-GARCH模型拟合到(模拟的)数据 拟合一个ARMA-GARCH过程。 01 02 03 04 计算VaR时间序列 计算风险价值估计值。请注意,我们也可以在这里使用基于GPD的估计模型。 通过随机性检查进行回测 我们来回测一下VaR估计值。 ## 回测 VaR_0.99 btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95) ...
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...