<article class=“article fmt article-content”><h3>原文链接  http://tecdat.cn/?p=2623</h3><h3>原文出处：拓端数据部落公众号</h3><p> 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。</p><p>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。</p><p>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。 </p><p>首先咱们能够绘制这三个工夫序列。</p><p></p><p>在这里应用多变量的ARMA-GARCH模型。  </p><p>    本文思考了两种模型&lt;br/>&lt;br/>      1 ARMA模型残差的多变量GARCH过程</p><p>2 ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于Copula）&lt;br/> </p><h2>1 ARMA-GARCH模型</h2><pre><code>> fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+ garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”）</code></pre><p>可视化稳定 </p><p></p><p>隐含的相关性 </p><pre><code>> emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{+ if（（min（i，j）== 1）＆（max（i，j）== 2））{+ a = 1; B = 5; AB = 2}+}</code></pre><p></p><h2>2 BEKK（1,1）模型：</h2><p>   BEKK11（dat_arma）</p><p></p><p>隐含的相关性</p><p> </p><p>对单变量GARCH模型残差建模</p><p>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</p><p></p><p>而联结密度为</p><p></p><p>可视化 密度 </p><p>  </p><p></p><p>查看相关性是否随着工夫的推移而稳固。</p><p>  </p><h2>斯皮尔曼相关性</h2><p></p><h2>肯德尔相关性</h2><p></p><p>对相关性建模，思考DCC模型</p><p>  </p><p>对数据进行预测 </p><pre><code> > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200）</code></pre><p> &lt;br/></p><p> </p><p>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！</p><p> </p><hr/><p></p><p>最受欢迎的见解</p><p>1.<strong>R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX理论稳定率进行预测</strong></p><p>2.<strong>R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证</strong></p><p>3.<strong>R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测</strong></p><p>4.<strong>GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比拟</strong></p><p>5.<strong>R语言多元COPULA GARCH 模型工夫序列预测</strong></p><p>6.<strong>matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型</strong></p><p>7.<strong>R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略</strong></p><p>8.<strong>R语言： GARCH模型股票交易量的钻研道琼斯股票市场指数</strong></p><p>9.<strong>R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模预计</strong></p><p> </p></article>