VEC Garch(1,1) für 4 time series

Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse und weitere multivariate Verfahren mit R.

VEC Garch(1,1) für 4 time series

Beitragvon Nils2911 » Mo 1. Feb 2016, 10:04

Hallo,

ich versuche das Vec GARCH Model zu schätzen und habe 4 Datenreihen. Ich habe schon die Packages rmgarch, fGarch, ccgarch, mgarch gefunden und ausprobiert, aber keins scheint mir zu helfen das Vec Model zu schätzen. Außerdem bräuchte ich auch einen schätzen für ein multivariates GARCH(1,1) das nicht Vec oder BEKK ist. Da habe ich bisher nur univariate finden können.

Kann mir jemand sagen, wo ich ein entsprechendes Paket finde?

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library(quantmod)
library(fBasics)
library(rmgarch)
library(fGarch)
library(parallel)
library(ccgarch)
library(mgarch) #from github vst/mgarch
#load data, time series closing prices, 10 year sample
#DAX 30
getSymbols('^GDAXI', src='yahoo', return.class='ts',from="2005-01-01", to="2015-01-31")
GDAXI.DE=GDAXI[ , "GDAXI.Close"]
#S&P 500
getSymbols('^GSPC', src='yahoo', return.class='ts',from="2005-01-01", to="2015-01-31")
GSPC=GSPC[ , "GSPC.Close"]
#Credit Suisse Commodity Return Strat I
getSymbols('CRSOX', src='yahoo', return.class='ts',from="2005-01-01", to="2015-01-31")
CRSOX=CRSOX[ , "CRSOX.Close"]
#iShares MSCI Emerging Markets
getSymbols('EEM', src='yahoo', return.class='ts',from="2005-01-01", to="2015-01-31")
EEM=EEM[ , "EEM.Close"]
#calculating log returns of the time series
log_r1=diff(log(GDAXI.DE[39:2575]))
log_r2=diff(log(GSPC))
log_r3=diff(log(CRSOX))
log_r4=diff(log(EEM))
#return vector
r_t=data.frame(log_r1, log_r2,log_r3)
#GARCH estimation
#eGarch(1,1), not multivariate
model=ugarchspec(variance.model=list(model="eGARCH",garchOrder=c(1,1)))
Est=ugarchfit(data=r_t, spec=model)
Est
#Vec Garch(1,1)
Est1=
#BEKK Garch(1,1)
Est2=mvBEKK.est(r_t, order = c(1,1))
mvBEKK.diag(Est2)
Nils2911
 
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