r语言实现garch-jump模型

使用rugarch包实现GARCH-Jump模型：

首先要安装rugarch包：

install.packages("rugarch")

加载rugarch包：

library(rugarch)

读取数据：

data <- read.csv("data.csv")

创建spec对象：

spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)), 
                   mean.model = list(armaOrder = c(1, 1)), 
                   distribution.model = "norm", 
                   fixed.pars = list(ar1 = 0.5, omega = 0.01, alpha1 = 0.1, beta1 = 0.8), 
                   fixed.mixtures = 1, 
                   mixtures = 1,
                   start.pars = c(0.01, 0.5, 0.1, 0.8, 0.1),
                   fixed.jump = list(jump.mean = TRUE, jump.volatility = FALSE),
                   jump.model = list(model = "JW"),
                   jump.type = "OU")

其中，variance.model表示波动率模型为sGARCH，garchOrder为（1,1）；mean.model表示均值模型为ARMA（1,1）；distribution.model表示分布为正态分布；fixed.pars表示固定的参数值；fixed.mixtures表示固定的混合数（在本例中为1）；mixtures表示混合数；start.pars表示初始参数值；fixed.jump表示是否固定跳跃的均值和波动率；jump.model表示跳跃模型为JW（Jump with Normal Distribution）；jump.type表示跳跃类型为OU（Ornstein-Uhlenbeck）。

估计GARCH-Jump模型：

fit <- ugarchfit(spec, data = data$returns)

其中，spec为创建的spec对象，data为数据，data$returns表示收益率。

查看模型结果：

summary(fit)

输出结果包括模型参数估计值、标准误、t值、p值等信息。

预测未来收益率：

forecast <- ugarchforecast(fit, n.ahead = 10)

其中，fit为估计的GARCH-Jump模型，n.ahead为预测未来的时间步数。

输出结果：

forecast@forecast$seriesFor[,"Series1"]

其中，Series1为数据中的列名，表示预测的未来收益率。