文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=25770  在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个特殊情况(具有正态或学生 t残差)。 一、如何在R中对股票x和y的收益率拟合copula模型 数据集 为了这个例子的目的,我使用了一个简单的股票x和y的收益率数据集(x.txt和y.tx...

R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

我们研究波动聚集,以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。 波动聚集 波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH(广义自回归条件异方差)模型 波动聚集。图 1 是波动率的 garch 模型的示例。 图 1:根据 garch(1,1) 模型估计的 2011 年底之前的标准普尔 500 ...

R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析

在这个文章中,我们演示了copula GARCH方法(一般情况下)。 1 模拟数据 首先,我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下,样本量应该更大,更容易发现GARCH效应。 ## 模拟创新分布 d <- 2 # 维度 tau <- 0.5...

R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析

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