Используйте модель GARCH для моделирования временных рядов доходности финансовых активов за 30 лет - PullRequest
Новая
       52

Используйте модель GARCH для моделирования временных рядов доходности финансовых активов за 30 лет

0 голосов
/ 10 апреля 2020

Предположим, я определил модель D CC Garch следующим образом. Я собираюсь смоделировать доходность по многомерным классам активов за 30 лет с 10 000 испытаний. Однако из dccsim я не могу извлечь смоделированные результаты в полном объеме, то есть 10000 наборов временных рядов 30-летних результатов, используя приведенный ниже код. Fitted(Sim) выводит только 30 строк данных, которые, как я полагаю, представляют собой 30-летний временной ряд возвратов за одно испытание.

В качестве альтернативы, может ли dccforecast выполнять вышеуказанную функцию? 

library(rmgarch)
# DCC specifications
garch11.spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), 
                          variance.model = list(garchOrder = c(1,1), 
                                                model = "sGARCH"), 
                          distribution.model = "norm")
dcc.garch11.spec = dccspec(uspec = multispec( replicate(2, garch11.spec) ), 
                           dccOrder = c(1,1), 
                           distribution = "mvnorm")
#Fit to actual historical asset class returns data
#df is a dataframe containing annualised historical returns of equity indices
dcc.fit = dccfit(dcc.garch11.spec, data = df)

#Simulation of 30-year time series over 10,000 trials
Sim <- dccsim(dcc.fit, n.sim = 30, n.start = 0, m.sim = 10000, rseed = 1)
fitted(Sim)
...