R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30647 从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形，它们不仅包含了单变量的波动特性，而且很好...
R语言多变量广义正交GARCH（GO-GARCH）模型对股市高维波动率时间序列拟合预测
在多变量波动率预测中，我们有时会看到对少数主成分驱动的协方差矩阵建模，而不是完整的股票。使用这种因子波动率模型的优势是很多的。 首先，你不需要对每个股票单独建模，你可以处理流动性相当弱的股票。第二，因子波动率模型在计算成本低。第三，与指数加权模型相比，持久性参数（通常表示为 ...
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