Внешние регрессоры Ругарха в среднем / дисперсии - PullRequest
Новая
       29

Внешние регрессоры Ругарха в среднем / дисперсии

0 голосов
/ 21 января 2019

Как правильно форматировать переменную, предоставленную external.regressors = ..?Мои данные выглядят так: 

           regressor     dependent
2008-01-04         3  0.0243990059
2008-01-08         3  0.0057341705
2008-01-09         3  0.0047333058
2008-01-10         3  0.0003631741
2008-01-11         3 -0.0019384547
2008-01-14         3 -0.0016992358

Я использую пакет Rugarch для оценки процесса ARMA (2,0) -GARCH (1,1) с внешним регрессором как по среднему, так и по вариации.Поскольку (конечно) я имею дело с временным рядом, мои данные отформатированы как zoo.

Если я предоставлю переменную zoo, как здесь: 

garch.spec <- ugarchspec(
  variance.model = list(model="sGARCH", garchOrder = c(1,1), 
external.regressors = regressor),
  mean.model = list(armaOrder = c(2, 0), include.mean = TRUE),
)

Я получаю следующую ошибку:

Error in modelinc[15] <- dim(variance.model$external.regressors)[2] : 
  replacement has length zero

Если вместо этого указать регрессоры как external.regressors = as.matrix (coredata (regressor)) Ошибка не отображается, и я могу оценитьмодель с 

ugarchfit(garch.spec, dependent)

Где зависит - переменная зоопарка.Результаты, однако, не имеют смысла.

Мне кажется, я не понимаю, как здесь работают типы данных.Я считаю, что garch должен уметь работать с файлами зоопарка и прочитать описание пакета, но не нашел ничего полезного.Любые предложения, пожалуйста?

1 Ответ

0 голосов
/ 24 января 2019

В ?ugarchspec находим

external.regressors - матрица A , содержащая внешний регрессоры для включения в уравнение дисперсии с таким количеством строк будет включен в данные (которые передаются в функцию подгонки).

Итак, если df содержит данные вашего примера, используйте 

garch.spec <- ugarchspec(
  variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1), external.regressors = matrix(df$regressor)),
  mean.model = list(armaOrder = c(2, 0), include.mean = TRUE))
ugarchfit(garch.spec, df$dependent)

работает. Это правильное использование external.regressors и вопросы о том, насколько удовлетворительные результаты наиболее вероятны, связаны с методологией и больше подходят для Stats.SE .

...