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原文出处：拓端数据部落公众号

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）
 

1 ARMA-GARCH 模型

> 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}

+}

2 BEKK（1,1）模型：

   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。

斯皮尔曼相关性

肯德尔相关性

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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