关于算法:R语言GARCHDCC模型和DCCMVT建模估计

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这个简短的演示阐明了应用r软件包的DCC模型及其办法的应用，尤其是在存在MVT散布形态参数的状况下进行2级DCC预计的另一种办法。

第一阶段并将其传递给dccfit

 cl = makePSOCKcluster(10)multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl)

接下来，预计DCC模型。

fit1 = dccfit(spec1, data = Dat, fit.control = list(eval.se = TRUE), fit = multf, cluster = cl)

为了在实践中拟合DCC（MVT）模型，要么假设第一阶段的QML，要么必须在阶段中独特估算独特的形态参数。在上面的示例中，一种代替办法用于预计近似独特形态参数。

似然度和形态参数变动的图表明，只需几次迭代即可收敛到稳固值。

shape参数的值示意峰度为1.06。对非对称DCC（MVT）模型反复进行拟合。

xspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(1,1)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "eGARCH"),  distribution.model = "norm")

下表显示了估算模型的摘要，系数旁边的星号示意显着性程度（*** 1％，* 5％， 10％）。

##           DCC-MVN   aDCC-MVN    DCC-MVL   aDCC-MVL      DCC-MVT     aDCC-MVT## a      0.00784*** 0.00639*** 0.00618***  0.0055***   0.00665***    0.00623***## b      0.97119*** 0.96956*** 0.97624*** 0.97468***   0.97841***    0.97784***## g                    0.00439               0.00237                 0.00134## shape                                                9.63947***    9.72587***## LogLik      22812      22814      22858      22859        23188         23188

下图表说明了来自不同模型的一些动静相关性：

终止集群对象：

stopCluster(cl)

参考文献

1.用机器学习辨认一直变动的股市情况—隐马尔科夫模型(HMM)的利用

2.R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计

3.R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例剖析报告

4.R语言COPULAS和金融工夫序列数据VaR剖析

5.R语言多元COPULA GARCH 模型工夫序列预测

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