【R语言实战】——带有新息为标准学生t分布的金融时序的GARCH模型拟合预测
该篇文章主要展示了应用一个带有标准学生t分布新息的GARCH(1,1)模型，对数据进行拟合并且预测风险损失,同时进行了风险价值VaR和局部均值ES的度量，附完整代码及分析。 1 数据读取及预处理 运行程序： da=read.table("F:\\ch7data\\d...
【R语言实战】——带有高斯新息的金融时序的GARCH模型拟合预测及VAR/ES风险度量
该篇文章主要展示了应用一个带有高斯新息的GARCH(1,1)模型，对数据进行拟合并且预测风险损失,同时进行了风险价值VaR和局部均值ES的度量，附完整代码及分析。 1 数据读取及预处理 运行程序： da=read.table("F:\\ch7data\\d-ibm-...
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型的扩展包括更复杂的动力学，例如阈值模型来捕捉新闻影响的不对称性，以及除正态之外的分...
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 ...
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...
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