R - Моделирование многомерного GARCH (rugarch и ccgarch)
Впервые задаю вопрос здесь, яЯ сделаю все возможное, чтобы быть явным - но дайте мне знать, если я должен предоставить больше информации! Во-вторых, этоЭто длинный вопрос ... надеюсь, просто решить для кого-то;)! Таким образом, используя «R»Яm моделирование многомерных моделей GARCH на основе некоторых работ (Manera et al. 2012).
Я моделирую модели константной условной корреляции (CCC) и динамической условной корреляции (DCC) с внешними регрессорами в уравнениях среднего; используя "R" версия 3.0.1 с пакетом "rugarch» версия 1.2-2 для одномерного GARCH с внешними регрессорами иccgarch» пакет (версия 0.2.0-2) для моделей CCC / DCC. (Я'м в настоящее время изучаю "rmgarch» пакет - но, похоже, только для DCC, и мне тоже нужна модель CCC.)
У меня есть проблема в средних уравнениях моих моделей. В статье, о которой я упоминал выше, оценки параметров среднего уравнения между моделями CCC и DCC изменяются! И я нене знаю, как бы я сделал это в R ... (в настоящее время, глядя на Google и в Цай "Книга "анализ финансовых временных рядов » и английскийКнига "Предвидя корреляции " найти мою ошибку)
Что я имею в виду под "мои средние уравнения непереключение между моделями CCC и DCC ", это следующее: я указываю одномерный GARCH для моего n = 5 временных рядов с пакетом rugarch. Затем я использую параметры оценки GARCH (термины ARCH + GARCH) и использую их как для функций CCC, так и для DCC ».eccc.sim ()» а также "dcc.sim ()», Затем из функций eccc.esification () и dcc.esification () я могу получить оценки для уравнений дисперсии, а также матрицы корреляции. Но не для среднего уравнения.
Я публикую R-код (воспроизводимый и мой оригинальный) только для одномерных моделей и только для модели CCC. Спасибо, что уже прочитали мой пост !!!!!
Примечание: в приведенном ниже кодеdata.repl» это "зоопарк" объект dim 843x22 (9 ежедневных товаров возвращают серии и серии объясняющих переменных). Многомерный GARCH предназначен только для 5 серий.
Воспроизводимый код:
# libraries:
library(rugarch)
library(ccgarch)
library(quantmod)
# Creating fake data:
dataRegr