多因子GARCH-MIDAS模型的R具体详细的代码
时间: 2024-03-25 22:35:57 浏览: 192
多因子GARCH-MIDAS模型的R代码如下所示:
```r
# 加载所需的库
library(MIDAS)
library(rugarch)
# 数据预处理
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 拆分数据
y <- data$y
x1 <- data$x1
x2 <- data$x2
# 定义MIDAS函数
midas_func <- function(theta, data){
y <- data$y
x1 <- data$x1
x2 <- data$x2
n <- length(y)
m1 <- length(x1)
m2 <- length(x2)
h <- theta[1]
gamma1 <- theta[2:(m1 + 1)]
gamma2 <- theta[(m1 + 2):(m1 + m2 + 1)]
# 计算MIDAS预测
x1_midas <- MIDAS:::midas_x_lagged(x1, h)
x2_midas <- MIDAS:::midas_x_lagged(x2, h)
x_midas <- cbind(x1_midas, x2_midas)
y_midas <- MIDAS:::midas_y_lagged(y, h)
# 计算多因子GARCH-MIDAS模型似然函数值
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE), distribution.model = "norm")
fit <- ugarchfit(spec, data = y_midas, xreg = x_midas, solver = "hybrid")
loglik <- sum(fit@fit$llh)
return(-loglik)
}
# 估计参数
theta_init <- c(1, rep(0, length(x1) + length(x2)))
theta_est <- optim(theta_init, midas_func, data = list(y = y, x1 = x1, x2 = x2))$par
# 计算MIDAS预测
h <- theta_est[1]
gamma1_est <- theta_est[2:(length(x1) + 1)]
gamma2_est <- theta_est[(length(x1) + 2):(length(x1) + length(x2) + 1)]
x1_midas_est <- MIDAS:::midas_x_lagged(x1, h)
x2_midas_est <- MIDAS:::midas_x_lagged(x2, h)
x_midas_est <- cbind(x1_midas_est, x2_midas_est)
y_midas_est <- MIDAS:::midas_y_lagged(y, h)
# 估计多因子GARCH-MIDAS模型
spec_est <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE), distribution.model = "norm")
fit_est <- ugarchfit(spec_est, data = y_midas_est, xreg = x_midas_est, solver = "hybrid")
summary(fit_est)
```
其中,`data.csv`是存储数据的文件名,需要根据实际情况进行修改。在代码中,首先定义了一个`midas_func`函数,用于计算多因子GARCH-MIDAS模型的负对数似然函数值。接着,利用`optim`函数对该负对数似然函数进行最小化,得到模型的参数估计值。最后,利用`ugarchfit`函数估计多因子GARCH-MIDAS模型,并输出估计结果的总结信息。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)