iGARCH TFARCH 与GARCH=M代码
时间: 2023-09-30 15:10:39 浏览: 61
iGARCH和TFARCH都是GARCH模型的扩展,用于描述金融时间序列的波动率。iGARCH(Integrated GARCH)模型用于描述具有非平稳波动率的时间序列,而TFARCH(Threshold GARCH)模型用于描述具有非对称和非线性波动率的时间序列。
以下是使用R语言中的rugarch包拟合iGARCH和TFARCH模型的基本步骤:
1. 安装rugarch包:可以使用以下代码安装rugarch包:`install.packages("rugarch")`
2. 加载rugarch包:可以使用以下代码加载rugarch包:`library(rugarch)`
3. 准备数据:将需要拟合iGARCH或TFARCH模型的时间序列数据存储在一个向量或数据框中。
4. 定义GARCH模型:使用`ugarchspec`函数来定义GARCH模型,并设置相关参数。对于iGARCH和TFARCH模型,需要设置参数`external.regressors`为TRUE,并定义外部回归变量的个数和类型。
5. 拟合GARCH模型:使用`ugarchfit`函数来拟合GARCH模型,并将准备好的数据和定义好的GARCH模型作为参数传入。
6. 模型诊断:使用`ugarchfit`函数返回的结果来进行模型诊断,包括残差分析和模型拟合优度检验等。
以下是一个简单的R代码示例,演示如何使用rugarch包拟合iGARCH和TFARCH模型:
```
# 加载rugarch包
library(rugarch)
# 准备数据
data <- rnorm(100)
# 定义GARCH模型
spec_garch <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder = c(0,0)))
# 拟合GARCH模型
fit_garch <- ugarchfit(spec_garch, data)
# 定义iGARCH模型
spec_igarch <- ugarchspec(variance.model = list(model = "iGARCH", garchOrder = c(1,1), external.regressors = TRUE, variance.targeting = FALSE), mean.model = list(armaOrder = c(0,0)))
# 拟合iGARCH模型
fit_igarch <- ugarchfit(spec_igarch, data, external.regressors = data)
# 定义TFARCH模型
spec_tfarch <- ugarchspec(variance.model = list(model = "fGARCH", submodel = "TGARCH", external.regressors = TRUE), mean.model = list(armaOrder = c(0,0)))
# 拟合TFARCH模型
fit_tfarch <- ugarchfit(spec_tfarch, data, external.regressors = data)
# 输出模型诊断结果
show(fit_garch)
show(fit_igarch)
show(fit_tfarch)
```
在这个简单的例子中,我们生成了一个随机序列作为数据,定义了一个简单的GARCH模型,并使用`ugarchfit`函数拟合了这个模型。然后,我们定义了一个iGARCH模型和一个TFARCH模型,并使用同样的方式拟合了这两个模型。最后,我们使用`show`函数来输出模型的诊断结果。