关于数据挖掘:R语言多元Copula-GARCH-模型时间序列预测附代码数据

最近咱们被要求撰写对于 Copula GARCH 的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比方股票收益率序列。直观的来说，后者是比前者“稳定”更多且随机稳定的序列，在一元或多元的状况下，构建 Copula 函数模型和 GARCH 模型是最好的抉择。

多元 GARCH 家族中，品种十分多，须要本人多推导了解，抉择最优模型。本文应用 R 软件对 3 家上市公司近十年的每周收益率为例建设模型。

首先咱们能够绘制这三个工夫序列。

在这里应用多变量的 ARMA-GARCH 模型。

本文思考了两种模型 \
\
1 ARMA 模型残差的多变量 GARCH 过程

2 ARMA-GARCH 过程残差的多变量模型（基于 Copula）\

> fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+ garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”）

可视化稳定

隐含的相关性

> emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{+ if（（min（i，j）== 1）&（max（i，j）== 2））{+ a = 1; B = 5; AB = 2}

+}

BEKK11（dat_arma）

隐含的相关性

对单变量 GARCH 模型残差建模

第一步可能是思考残差的动态（联结）散布。单变量边际散布是

而联结密度为

可视化密度

查看相关性是否随着工夫的推移而稳固。

对相关性建模，思考 DCC 模型

对数据进行预测

 > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200）

咱们曾经齐全把握了多元 GARCH 模型的应用，接下来就能够撒手去用 R 解决工夫序列了！

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1 ARMA-GARCH 模型