关于数据挖掘:R语言ECM误差修正模型均衡修正模型受限VECM协整检验单位根检验即期利率市场数据

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传统上,协整的测试是在十分长的工夫内进行的,本案例钻研A测试了1960-2010年期间T-Bill利率和国债收益率之间的均衡。

然而作为量化主义者,咱们必须在市场数据中寻找独特静止。

现货曲线

银行提供每日收益率曲线数据。思考长时间框架的小窗口是有意义的。

2013年5月至2015年5月的两年窗口期(以下图表)。

• 所有数据从2005年1月至2015年5月。 

咱们必须学习平衡修改模型ECM(误差修改模型) ,从协整的多变量 测验中窥探一二。

短期利率

 

长期利率 

曲线数据的问题 

1. 在这种数据中,RT在 “短端” ,YT在 “长端”。 不具备协整性。

2. 哪些利率是协整的? 

恩格尔格兰杰(Engle-Granger)预览 

让咱们抉择一个具备协整的10Y和25Y期限的模型,因为它们作为基准 的重要性。

• 首先,咱们测验r10Y和r25Y是否存在单位根

• 而后,咱们设置了一个协整方程 

咱们测试这个预计的残差ˆet的平稳性。
如果残差是安稳的,这意味着r10Y和r25Y有一个独特的单位根,并且曾经被差分法去除。

Dickey-Fuller测试

无效假设:工夫序列有单位根

咱们假如有一个线性趋势,所以∆Yt将有一个常数 

如果φ不显著,工夫序列就有单位根。 咱们能够用φk∆Yt-k中更多的滞后期来减少测验方程。 或工夫依赖性φtt,其中φt为漂移。

单位根

 

r25Y单位根

 长期关系

 

像平常一样,将一个非安稳序列回归到另一个非安稳序列上,能够失去 极显著的系数。 

如果是协整的长期关系

这个模型只有在产生安稳的ˆet时才无效,所以在r10Y 和r25Y 它只在长期平衡修改的状况下起作用,产生安稳的和均值回复 的残差。 

线性回归拟合为 r10 

咱们的线性模型旨在取得ˆet,因而咱们将差分理论的r10Y与拟合的rˆ10Y 

ˆe t的平稳性测验 

 

安稳的协整残差 ˆ e t 

咱们曾经确认了残差的平稳性,因而依据Engle-Granger,确认了协整关系。 

 长期关系(协整)

ECM预计给出了

• 所关注的参数是向均衡状态的修改速度(1-α)。 它不可避免地很小,但对于协整关系的存在必须是显著的 。

  • 咱们在∆r10Y和∆r25Y之间有相当好的相关性。

平衡修改模型:双向的

 

摘要 

• 这种不同期限的即期利率的演变状况是一种根底关系的状况。

• 因而,强加一个长期关系并应用Engle-Granger程序具备更大的统计能力。

• r10Y 和r25Y 系列都有一个单位根。

• 事实证明,通过对这些工夫序列进行差分,单位根被勾销了 ,失去了一个安稳的残差。

• 这意味着工夫序列是协整的。

∆r10Y和∆r25Y的受限VECM 

长期关系r25Y对r10Y的影响 

 线性模型r25Y = β r10Y + t的目标只是为了取得ˆet。

ˆet的平稳性测验

 

与线性回归的比拟

∆r25Y和∆r10Y的简略差分之间的回归 之间的回归给出了一个最小方差关系,并表明协整在其中表演了一个齐全独立的角色。 

 


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