这项研究调查了11种竞争时间序列GARCH模型的拟合收益率数据的性能，并使用了1996年1月至2015年12月期间每月的市场指数收益序列观察。 从对数似然（Log L），Schwarzs Bayesian Criterion（SBC）和Akaike Information Criterion（AIC）值获得的结果中，发现所确定的模型在两个时期（训练和测试时期）不同。训练期间为CGARCH（1,1）和EGARCH（1,1），而测试期间为ARCH（1）和GARCH（2,1）。 确定了两个极端类别的模型，分别代表最佳和最差的组。 这样的整体效果将趋于增加市场收益的波动性。 因此，该文件建议尼日利亚政府作为紧急事项，应通过证券交易委员会采取适当的积极措施，以规范市场波动，以便所提供的市场指数可以安全地用作衡量企业和企业绩效的预测指标。作为投资目的的指南。

蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GJR-GARCH_Model_Using_Matlab 使用 Matlab 估计 GJR-GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH) 模型最大似然估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GJR-GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_tgarch.m”和“mycon_threshold_garch.m” - 是用于估计 GJR-GARCH 模型参数的辅助文件。

2,4版 可以估计DCC-MIDAS adl-MIDAS DCC-GARCH

本文构建的基于DCC―GARCH的外汇储备结构动态调整模型,包括三项改进:采用动态条件自相关多元GARCH模型度量风险、引入利率平价反映可比货币收益率及将黄金视为外汇储备替代资产纳入到统一分析框架中。实证表明,最优外汇资产组合时变特征并不明显,中国完全可以在不引起国际金融市场大幅震荡的情况下有条不紊地调整资产结构。研究还发现,过去可能存在着高估欧元地位的现象;次贷危机发生后美元权重没有明显下降,这一反常结果说明国际储备体系需要根本性改革。此外,寻找低点适当增持黄金,对改善中国储备资产结构是十分有必要“补修

房地产投资兼具消费性和投资性的双重性质，房价的变化也会受到这两方面的联合影响。本文选取上海房价作为研究对象，通过构建GARCH模型族，发现房价在显著地ARCH效应，而影响房价的变量只有居民收入和房地产投资是显著的。通过对GARCH模型进行参数估计得出的模型具体形式可以对房价进行短期预测。

【老生谈算法】多元GARCH模型预测的Matlab程序.doc

R语言 DCC-garch 可用于计算时变相关系数

波动率预测是当前金融工具中一个有趣的具有挑战性的话题，因为它与利润直接相关。 有许多与波动性直接相关的风险和回报。 因此，预测波动性成为金融领域最可有可无的话题。 GARCH 分布在风险度量和期权定价中起着重要作用。 在本文中，动机是通过使用不同的分布模型来衡量 GARCH 技术在预测波动率方面的性能。 我们在用于预测股票实体波动性的分布模型中使用了 9 种变体。 本文观察到的不同 GARCH 分布模型有 Std、Norm、SNorm、GED、SSTD、SGED、NIG、GHYP 和 JSU。 提前 10 天预测波动率，并将值与实际值进行比较，以找出波动率预测的最佳分布模型。 从获得的结果可以看出，具有 GED 分布模型的 GARCH 优于所有模型。

（1）自回归（AR） （2）移动平均线 （3）自回归移动平均线 （4）自回归综合移动平均线（ARIMA） （5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA) （6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX) （7）带有 ARIMA 误差的回归模型 （8）向量自回归（VAR） （9）GARCH 模型 （10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型

实际波动率与GARCH模型的特征比较分析