NGARCH Modell schätzen

Analyse von Zeitreihendaten sowie weitere Ökonometrische Modelle.

NGARCH Modell schätzen

Beitragvon RBeginner » Sa 21. Mai 2016, 19:07

Hallo,

mein Ziel ist es mithilfe einer Maximum Likelihood funktion die Parameter des NGARCH Modells zu schätzen. Dafür brauche ich lediglich die Returns. Ich habe schon ein Paar Versuche mit eigenen Likelihoodfunktionen gemacht, allerdings immer nur Fehlermeldungen bekommen und bin mir auch nicht wirklich sicher, ob die Herangehensweise die richtige ist.

das hier ist mein Code:

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Calc<-function(th,t){
th[1]->mean
th[2]->beta.0
  th[3]->beta.1
  th[4]->beta.2
  th[5]->sigma.0
  th[6]->lambda
  returns<-returnzzzz$ReturnontheSP500Index
  r<-0.000137

  n<-length(returns)
  z<-rnorm(n,0,1)#sigma is variance
sigma.sqs<-vector(length=n)
  sigma.sqs[1]<-sigma.0**2
 
  for(i in c(1:(n))){
    returns[i+1]<-( r+lambda*sqrt(beta.0+beta.1*sigma.sqs[i]+beta.2*sigma.sqs[i]*z**2)
    -0.5*(beta.0+beta.1*sigma.sqs[i]+beta.2*sigma.sqs[i]*z**2)+sqrt(beta.0+beta.1*sigma.sqs[i]+beta.2*sigma.sqs[i]*z**2)*z
  )
 
}
return(list(et=returns, ht=sigma.sqs))
}


GarchLogL<-function(th,t)
{
 
  res<-Calc(th,t)
  sigma.sqs<-res$ht
  returns<-res$et
 
  return (-sum(dnorm(returns[-1],mean=th[1],sd=sqrt(sigma.sqs[-1]),log=TRUE)))
}
 

  GarchLogLSimpl<-function(th,y){GarchLogL(c(0,th),y)}
 
fit2<-nlm(GarchLogLSimpl,
            p=rep(1,5),
          hessian=FALSE,
            data<-returnzzzz,
            iterlim=500)
  sqrt(solve(fit2$hessian))


und ein Ausschnitt aus meiner Returnzeitreihe, damit ihr eine Idee habt, wie die Daten aussehen.

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                [,1]
1996-01-02  0.007793
1996-01-03  0.000950
1996-01-04 -0.005826
1996-01-05 -0.001587
1996-01-08  0.002821
1996-01-09 -0.014568


Ich hoffe wirklich, dass ihr mir hier mit Tipps und Tricks zu Likelihoodfunktionen helfen könnt.
RBeginner
 
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