GARCH-MIDAS model code

以下是一个基于 R 语言的 GARCH-MIDAS 模型的示例代码：

library(midasr)
library(rugarch)

# Load data
data <- read.csv("financial_data.csv")

# Define MIDAS variables
y <- data$y # Low-frequency variable
x <- data$x # High-frequency variable

# Estimate MIDAS regression coefficients
beta <- midas_ridge(y, x, lambda = 0.1)

# Compute MIDAS predicted values
y_pred <- midas_predict(beta, x)

# Define GARCH-MIDAS model
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)),
                   mean.model = list(armaOrder = c(1, 1)),
                   distribution.model = "norm")

# Estimate GARCH-MIDAS parameters
fit <- ugarchfit(spec, y_pred)

# Compute GARCH-MIDAS forecasts
forecasts <- ugarchforecast(fit, n.ahead = 10)

# Print forecasts
print(forecasts)

在上面的代码中，我们首先加载了 MIDAS 和 rugarch 包，然后读取了一个包含高低频变量的金融数据集。我们使用 `midas_ridge` 函数来估计 MIDAS 回归系数，并使用 `midas_predict` 函数来计算 MIDAS 预测值。接下来，我们定义了一个 GARCH-MIDAS 模型，使用 `ugarchfit` 函数来估计模型参数，然后使用 `ugarchforecast` 函数来计算 GARCH-MIDAS 预测值。最后，我们打印了预测结果。请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要对数据进行适当的处理和调整参数。