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Garch波动率预测的区制转移交易策略
我将考虑tseries软件包中的garch函数和fGarch软件包中的garchFit函数。tseries软件包中的garch函数速度很快，但并不总能找到解决方案。 fGarch软件包中的garchFit函数速度较慢，但收敛得更加一致。 ***************************************************** #使用Garch预测波动率 #来自tseries的garch速度很快，但是并不能始终收敛 #fGarch 速度较慢，但收敛一致 #****************************************************************** load.packages('tseries,fGarch
95420编辑于 2022-03-05 - 来自专栏量化投资与机器学习
深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题
这对我来说是个新闻，因为书籍经常引用 fGarch，所以这可能是那些寻求在 R 中使用 GARCH 模型的人的资源——为什么不要使用 fGarch。 据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。特别是，函数 garchFit() 用于从数据中估计 GARCH 模型。 这个函数应该是众所周知的，问题当然可能在于我，而不是 fGarch（或者可能有更好的包）。这个函数是如此重要，让我感到我应该分享我的发现。 有可能 fGarch 开始显现出它的落伍老迈，新的包装已经解决了我在这里强调的一些问题。 包 tseries 提供了一个函数 garch()，它也通过 QMLE 拟合 GARCH(1,1)模型，并且比 fGarch 更新。它是我所知道的唯一可以拟合GARCH(1,1)模型的其他包。
8K10发布于 2019-02-26 - 来自专栏量化投资与机器学习
深度 | 在R中估计GARCH参数存在的问题（续）
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch 简单实验 首先用 1000 个模拟样本， library(rugarch)library(ggplot2)library(fGarch) set.seed(110117) x <- garchSim 这个结果相较于 fGarch 包来说，更加糟糕。 让我们看看其他参数的行为。 结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。
2.9K30发布于 2019-02-26 - 来自专栏量化投资与机器学习
在 R 中估计 GARCH 参数存在问题（基于 rugarch 包）
我记录了参数估计的行为（重点是 β ），以及使用 fGarch 计算这些估计值时发现的病态行为。我在 R 社区呼吁帮助，包括通过 R Finance 邮件列表发送我的博客文章。 首先，他告诉我 fGarch 不再是处理 GARCH 模型的首选方案。RMetrics 套件包（包括 fGarch）由 ETH Zürich 的 Diethelm Würtz 教授维护。 该软件包似乎具有比 fGarch 更多的功能和函数，这可以解释为什么它似乎更难以使用。然而，包的 vignette 很有帮助，值得打印出来。 Dr. 我的模拟显示 fGarch 很难发现 α=β=0.2，即使这些参数是“真的”。Prof. 我不会再研究 fGarch 或 tseries 了，我将专门研究 rugarch。我将探讨包支持的不同优化程序。我不会像我在第一篇文章中那样画图，这些图只是为了表明存在的问题及其严重性。
5.1K31发布于 2019-02-26 - 来自专栏拓端tecdat
R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列|附代码数据
指数GARCH，允许波动率不为负值（这迫使模型只输出正方差 FGARCH。这是为长记忆模型准备的。 garchlist(model="sGARCH", #其他选项有egarch, fgarch等。
82800编辑于 2023-01-09 - 来自专栏全栈程序员必看
garch模型的结果分析_管理学五力模型分析案例
^2, lag.max=20, main='平方序列') pacf(as.numeric(epst)^2, lag.max=20,main='平方序列') 建立GARCH类模型 library(fGarch
91840编辑于 2022-11-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
R语言实现：基于GARCH模型的股市危机预警
包载入与数据预处理： #包载入 library(fGarch) library(rugarch)#garch拟合与预测 library(TSA)#BIC准则确定arma阶数 eacf确定garch
5.6K70发布于 2018-03-14 - 来自专栏CDA数据分析师
R语言时间序列函数大全（收藏！）
#进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch cbind(eg1,leg1) fit=arima(y[,1],c(0,0,0),xreg=y[,2],include.mean=F) #拟合GARCH模型 library(tseries) library(fGarch
6.8K70发布于 2018-02-08 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据
GARCH结果比较 作为健全性检查，我们现在将比较两个软件包 fGarch 和 rugarch的结果： # 指定具有特定参数值的ARMA（0,0）-GARCH（1,1）作为数据生成过程garch_spec n.sim = 1000)@path$# 使用“ rugarch”包指定和拟合模型rugarch_fit <- ugarchfit(spec = garch_spec, data = x)# 使用包“ fGarch omega alpha1 beta1 #> 0.09750394 0.01392648 0.13527024 0.73971658# 比较拟合的标准偏差print(head(fGarch_fi
76400编辑于 2023-05-06 - 来自专栏原创
Python与R的争锋：大数据初学者该怎样选？
-进行单位根检验 library(tseries)--arma模型 library(fUnitRoots)--进行单位根检验 library(FinTS)--调用其中的自回归检验函数 library(fGarch
8.4K90发布于 2018-03-21
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