利用R语言，根据GARCH模型进行波动率的预测。
2022-06-13 15:04:59
14KB
负荷预测数学代码结构性GARCH代码
该MATLAB软件包用于从Engle和Siriwardane论文中估算结构GJR-GARCH（SGJR）模型。
运行代码
将此存储库克隆到您的MATLAB工作目录中：
cd
/home/user/projects/project/using/SGJR/
git
clone
[repository
URI]
./sgjr
#
creates
an
'sgjr'
directory
in
your
working
directory
然后，在您的MATLAB代码中，将SGJR目录添加到您的路径中，并使用sgjr.对其进行sgjr.
字首。
addpath(fullfile(pwd,
'
sgjr
'
));
load(fullfile(pwd,
'
sgjr
'
,
'
testData.mat
'
));
AIG_cell
=
struct2cell(AIG);
result
=
sgjr(AIG_cell{:},
zerocurve);
调用sgjr函数将返回一个包含以下内容的SGJR结果对象：
parameters-参数向量的形式，结构为-OAR
2022-06-12 19:23:26
2.17MB
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代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Ma
2022-06-04 14:05:31
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由于真实收益变动过程的不可观察性，因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量，然后将其用作评估各种实际波动率预测策略（基于GARCH类模型）的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布，并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中，我们发现，与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比，使用无偏后波动率估计量，可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是，我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型，我们发现非对称功率ARCH（APARCH）模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力，这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。
2022-05-08 01:26:19
514KB
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基于时间序列的分析方法，运用GARCH模型，对2009年1月1日至2012年6月1日我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率的研究。根据收益率序列的波动率等特征，建立了GARCH(1，1)模型。实证结果表明，所建立的GARCH(1，1)模型是显著的，能够较准确地衡量上证180指数收益率的波动率，这对于资产收益率的波动率管理以及控制具有较大的实际应用价值。
2022-05-08 01:11:48
189KB
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【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
资源名：GARCH模型_时间序列进行预测_包括建模过程，数据处理，阶数确定以及最小二乘估计参数_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-05-06 16:07:45
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