我国股指期货之间溢出效应研究--基于VAR-BEKK-GARCH（1,1）模型，李嘉伟，伍海军，本文采用沪深300、上证50和中证500股指期货日收益率数据，构建三元VAR-BEKK-GARCH（1,1）模型，研究了三者之间的均值溢出效应和波动溢出�

ARMA-GARCH-COPULA-VAR- 使用ARMA-GJR_GARCH和COPULA方法计算VaR（风险值）的方法 风险价值（VaR）是风险管理中使用最广泛的风险度量之一。 它被定义为在给定的信心水平下，在给定的时间范围内，投资组合预期的最严重损失。 我们使用组合Copula函数，极值理论（EVT）和GARCH模型的方法估算投资组合VaR。 我们将此方法应用于由CTG，MSN，VIC和VNM（越南）的股票指数组成的投资组合。 为了估算该投资组合的VaR，我们首先使用非对称GARCH模型和EVT方法来建模每个对数收益系列的边际分布，然后使用Copula函数（高斯，学生t，Clayton，Gumbel和Frank）将边际联系起来。分布在一起成为多元分布。 然后，我们使用蒙特卡洛模拟（MCS）方法来找到投资组合VaR的估计值。 为了检查该方法是否合适，我们使用回测方法。 从结果中我们可

# for the first 15 colomns ========== dat=read.table("data1.txt",head=TRUE) na=colnames(dat) dat1=dat[,na[-1]] nc=dim(dat1)[2] # 列数 nr=dim(dat1)[1] # 行数 logr=-dat1

VaR（风险价值）的一些方法及其回测方法

基于VaR风险控制下多期动态Log-最优资产组合模型，颜博，严定琪，本文考虑金融市场中的动态资产组合问题，以倍率-风险函数作为收益指标，风险价值（VaR）控制函数为风险指标，用动态规划方法建立�

修复Cydia红字 flAbsPath on /var/lib/dpkg/status failed-附件资源

一种新的自适应MCMC方法在金融市场风险VaR计算中的应用

时间序列是使用越发频繁的一个课程，上传一份关于VAR模型的应用，希望对大家有帮助，由于积分需要，还是索取一些，请大家见谅

最近项目要使用layUI的分页，看了官方demo感觉还是不太清晰，摸索了一下，现在记录一下。 一、引入layUI的相关资源 <link rel="stylesheet" href="${ctxPath}/vendor/layui-v2.4.5/layui/css/layui.css" > [removed][removed] [removed][removed]//引入jquery包 二、html页面代码 <div

时间序列的工具箱，可直接运用，省去写代码