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，...
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语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。 本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长...
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
概要 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。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/Cv...
R语言时变波动率和ARCH，GARCH，GARCH-in-mean模型分析股市收益率时间序列
自回归条件异方差（ARCH）模型涉及具有时变异方差的时间序列，其中方差是以特定时间点的现有信息为条件的。 ARCH模型 ARCH模型假设时间序列模型中误差项的条件均值是常数（零），与我们迄今为止讨论的非平稳序列不同），但其条件方差不是。这样一个模型可以用公式1、2和3来描述。 ...
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语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测
在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008...
R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。 价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性...
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。 多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年...
R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析
为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型，我们分别把WTI Price Field 等自变量的名称改为x1，x2……，最后的突发事件需要用到哑变量，哑变量只需要2个即可，我们将其作为X49，X50，X51,三个参数并将...
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