关于数据挖掘:R语言多元多变量GARCH-GOGARCHBEKKDCCGARCH和CCCGARCH模型和可视化附代码数据

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

从 Engle 在 1982 发表自回归条件异方差 (ARCH) 模型的论文以来，金融工夫序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又呈现了钻研股票市场的稳定传递性

多市场的多维狭义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩大与变形，它们不仅蕴含了单变量的稳定个性，而且很好的形容了不同变量间的互相关系。所以，多维 GARCH 模型为剖析金融市场的相互影响提供了无力的工具。

咱们围绕多变量 GARCH 技术进行一些征询，帮忙客户解决独特的业务问题。本文波及多变量 GARCH 模型的构建。为此，请思考以下模型

BEKK
CCC-GARCH 和 DCC-GARCH
GO-GARCH

BEKK（1，1）具备以下模式：

下图显示了具备上述参数的模仿序列：

BEKK 模型的调整通常计算成本很高，因为它们须要预计大量参数。在本节中，咱们将应用该包来预计上一节中模仿多变量序列的参数。
对于 BEKK 模型（1，1）的调整，咱们应用以下语法

fit.bek.m<-BE(matsim)

估计数由以下公式给出：

c.H1<-eccc.sim(nobs=1000, c.a1, c.A1, c.B1, c.R1, d.f=5, model="diagonal")

#'h' 模仿条件方差的矩阵(T × N)
#'eps' 是模仿的工夫序列与(E)CCC-GARCH 过程的矩阵(T × N)

plot.ts(c.H1$eps, main = "Processos simulados")

对于模仿过程，咱们将应用雷同的包预计参数，函数 . 咱们有两个模仿序列，而后咱们假如它们遵循 CCC-GARCH（1，1）以下过程

估算后果为：

DCC-GARCH 模型是 CCC-GARCH 状况的推广，也就是说，咱们有 R matris 不肯定是固定的，也就是说它随工夫变动：

为了模仿 DCC-GARCH 过程，咱们思考比拟性能。

obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal")

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与 CCC-GARCH 的状况一样，咱们将应用以下初始量进行迭代过程

estimation(inia=d.w0,iniA=d.A0,iniB=d.B0,ini.dcc=d.w0,model="diagonal",dvar=d.H1$eps)

后果如下：

拟合模型的后果如下：

最后，仅实现 DCC 模型（1，1）。

模仿模型平差的后果如下所示：

咱们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到，该软件包没有对模仿模型的参数提供令人满意的估计值。

在 GO-GARCH 模型中，咱们对构建协方差矩阵的正交合成感兴趣

给出的矩阵 M 由下式给出：

咱们将失去：

gog.rt<-t(M%*%t(bt))

让咱们首先指定流程参数：rmgarch

mean.model=list(model="constant"),distribution.model="mvnorm

依据预计因子构建数据矩阵的不同序列之间的预计关系外表

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本文选自《R 语言多元（多变量）GARCH：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH 和 CCC-GARCH 模型和可视化》。

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CCC-GARCH 和 DCC-GARCH

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CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 模型的论断

GO-GARCH

模仿

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