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...
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....
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...
原文链接:[链接]最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投...
表 收益率指数 GARCH 模型估计结果* 正态分布t分布GED偏t分布SGEDc0.000264( 0.21277)0.000342 ( 0.077829)0.000342 (0.040020)0.000299(0.161218)0.000230 (0.587094)0.000001 ( 0.14473)0.000001 ( 0.257057)0.000001(0.441759)0.000001(0.259532)0.000001(0.456113)0.048706( 0.00000) ***0.054123 ( 0.000001) ***0.050726...
为了解释每日收益率方差的一小部分,我们使用 Box-Jenkins 方法来拟合自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型,并测试带下划线的假设。稍后,当我们寻找替代方案、最佳拟合分布形式时,我们会检查收益率的正态性。我们使用广义自回归异方差 (GARCH) 方法估计残差的条件方差,并将其与 delta-normal 方法进行比较。
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...
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 ) ...
原创R语言恩格尔-格兰杰检验Engle-Granger多元garchVAR脉冲模型分析报告附代码数据上传人:y*** IP属地:天津 上传时间:2022-02-13 格式:DOCX 页数:4 大小:30.09KB 积分:15 举报 版权申诉 全文预览已结束 下载本文档 版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报...