R语言做滚动garch模型rollgarchmodel_R语言中的ARCH效应检验 - CSDN文库

110 浏览量更新于2023-03-03 评论 3 收藏 111KB PDF 举报

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R语言做滚动语言做滚动garch模型模型rollgarchmodel

R语言做滚动语言做滚动garch模型模型 roll-garch model

前几天帮人做了一个滚动garch模型，刚开始那个人没搞清楚，走了很多弯路，最后终于搞好了，主要就是没有有效的沟通好。

接下来就是分析我写roll-garch的思路。

其实roll-garch模型在rugarch里面其实是有的。但是，我也看了开发者写的文档，如果你希望更快，更复杂的滚动garach模型，你就要自己写

函数。我的天，我哪里会，其实我连garch模型都没搞懂，但是我会代码。

和客户交流搞懂了，他想要的滚动garch是什么样子的：

用第1天到第100天真实数据预测第101天数据。

用第2天到第101天真实数据预测第102天数据。

用第3天到第102天真实数据预测第103天数据。

……

以此类推，他就是窗口为100，预测这个窗口下一天的sigma和series。后来想了一下这不是很简单么。

思路思路

就是选择1-100真实数据然后预测1期的，选择2-201真实数据预测1期的…………。

说干就干。

library(rugarch)

library(tseries)

library(zoo)

library(readxl)

library(quantmod)

raw_data <- read_xlsx('沪深300交易日收益率.xlsx')

time<-as.Date(raw_data$'date',format="%Y/%m/%d")

return<-raw_data$'return'

data<-zoo(return,time)

chartSeries(data)

前面几个是加载包，然后读取数据，改一下数据的时间格式，将数据设置为zoo类型的数据，然后把或者数据画出来。

接下来就是一个函数，这个函数只要给定一个连续的接下来就是一个函数，这个函数只要给定一个连续的100个，然后就可以吐出下一天的个，然后就可以吐出下一天的sigma和和series。。

my_series_sigma <- function(i) {

library(rugarch)

data_temp <- data[(i):(99 i)] ug_spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)), #这个是必须要加

mean.model = list(armaOrder = c(0, 1)), #这个不要随便改，不然有错误

distribution.model = "std")

ugfit <- ugarchfit(ug_spec, data = data_temp)

fit_temp <- ugarchforecast(ugfit, data = data_temp, n.ahead = 1)

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