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Forecasting for DCC Copula GARCH model in R
I'm trying to forecast the Copula Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 Garch Model. I have tried to use the dccforecast function with the cGARCHfit Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 but it turns out to be error saying that there is no applicable method for 'dccforecast' applied to an object Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 of class cGARCHfit. So how do actually we forecast the dcc copula garch model?
I have the following reproducible code.
Appreciate your kind assistance.
1 Answer 1
DCC forecasts only work with dccfits. You can try the function cGARCHsim or let go of the Kendall method and go for a dccfit. Though forecasting using cGARCHsim can be a pain if you want to forecast for a longer period ahead.
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Since there is no explicit forecasting routine, the user should use this method >for incrementally building up n-ahead forecasts by simulating 1-ahead, >obtaining the means of the returns, sigma, Rho etc and feeding them to the next >round of simulation as starting values. The ‘rmgarch.tests’ folder contains >specific examples which illustrate this particular point.Copula-GARCH模型下的两资产期权定价
The Copula GARCH Model
In this Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 vignette, we demonstrate the copula GARCH approach (in general). Note that a special case (with normal or student \(t\) residuals) is also available in the rmgarch package (thanks to Alexios Ghalanos for Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 pointing this out).
1 Simulate data
First, we simulate the innovation distribution. Note that, for demonstration purposes, we choose a small sample size. Ideally, the sample size Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 should be larger to capture GARCH effects.
Now we simulate two ARMA(1,1)-GARCH(1,1) processes with these copula-dependent innovations. To this end, recall that an ARMA( \(p_1\) , \(q_1\) )-GARCH( \(p_2\) , \(q_2\) ) model is given by \[\begin X_t &= \mu_t + \epsilon_t\ \text\ \epsilon_t = \sigma_t Z_t,\\ \mu_t &= \mu + \sum_^ \phi_k (X_-\mu) + \sum_^ \theta_k \epsilon_,\\ \sigma_t^2 &= \alpha_0 + \sum_^ \alpha_k (X_-\mu_)^2 + \sum_^ \beta_k \sigma_^2. \end\]
2 Fitting procedure based on the simulated data
We now show how to fit Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 an ARMA(1,1)-GARCH(1,1) process to X (we remove the argument fixed.pars from the above specification for estimating these parameters):
Check the (standardized) Z , i.e., the pseudo-observations of the residuals Z :
Fit a \(t\) copula to the standardized residuals Z . For the marginals, we also assume \(t\) distributions but with different degrees of freedom; for simplicity, the estimation is omitted here.
Copula-GARCH模型下的两资产期权定价
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Copula、CoVaR、Garch、DCC、藤Vine、BEKK、SV、ECM
金融市场联动及风险 于 2021-03-08 13:00:47 发布 2048 收藏 18
金融市场联动相关、风险测度、风险溢出
这个主题一直是金融论文关注的重点，主要包含以下几类。 Copula-GARCH模型下的两资产期权定价
1.从收益率的角度，也就是一阶矩的角度。这类方法主要包括协整、格兰杰因果检验、向量自回归（VAR）、误差修正（ECM）、脉冲响应、方差分解等。
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基于vine copula模型的全球证券市场间投资组合优化及风险度量 ，赵子然，王斌会，文章引入vine copula模型来描述全球8个股票市场指数在2008年金融危机期间及其前后3个时期的联合分布，并采用蒙特卡洛模拟给出了CVaR值最
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原文链接： 一、模型介绍 二、资料介绍 实现对相关期刊论文进行论文重现，解决实证分析中的技术操作问题。 里面包含了每一步详细的步骤，可以方便的利用这个手册解决大部分DCC-GARCH和CoVaR相关的论文模型的实现问题。即从数据下载到模型实现一整条操作步骤。 关键词：【动态CoVaR】【DCC-GARCH模型】【DCC-GARCH-CoVaR】 部分代码示例，查看统计值： '一、.
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当定点仿真完成后，就需要使用FPGA实现。这时候需要把之前仿好的滤波器参数或者输入信号输出为coes文件:%% output coe file Ff = fimath('CastBeforeSum', 0, 'OverflowMode', 'Saturate', . 'RoundMode', 'round', 'ProductMode', 'SpecifyPrecisi.
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若需要帮助指导可留言或sixin 擅长的CoVaR方法： 1.静态/时变Copula 2.上行/下行Copula 3.静态/时变藤VineCopula 4.GARCH族/DCC-GARCH 5.静态/动态分位数回归 若需要帮助指导可留言或sixin
以分位数CoVaR和分位数VaR评估CoVaR值。 描述 用不同类型的Copula和边际分布计算条件分位数或CoVaR。 在该软件包中，包括了几个双变量系动词族，用于双变量分析。 它提供椭圆形（高斯和学生t）以及阿基米德（Clayton，Gumbel，Frank，Plackett，BB1，SCJ，旋转的Clayton和旋转的Gumbel）copula的功能，以覆盖可能的依赖结构的较大带宽。 作者 Copula-GARCH模型下的两资产期权定价 Andrea Ugolini \ Juan Carlos Reboredo Noguiera 参考 Reboredo，JC和Ugolini，A.（2016）。 石油价格走势和股票收益的分位数依赖性。 能源经济学，54，33-49。 例子 RCoVaRopula 负载（“ Data_demo.Rdata”）源（“ CoVaR.R”）源（“ DynCopulaCoVaR.R”）源（“ DynCo
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基于ARMA-偏tGARCH和DCC-GARCH模型测算CoVaR——R语言实现 CoVaR是目前金融学界和管理实践中较为主流的测量一个机构（系统）对另一个机构（系统）风险溢出的指标，计算CoVaR的方法主要有分位数回归法、Coupla模型和DCC-GARCH型。本文主要介绍如何利用DCC-GARCH模型对CoVaR进行计算并利用R实现。代码见文末。 CoVaR CoVaR这一概念由VaR衍生而来，其经济含义是当某一个机构发生风险时，另一机构所承担的总体在险价值。VaR则是指在一定的持有期内，在一定的置信水
提出了系统性风险的衡量标准：CoVaR，金融系统的风险价值（VaR），以机构陷入困境为条件。 认为一个机构对系统性风险的贡献是CoVaR之间的差异条件 关于受困的机构和机构中间状态的CoVaR。 根据我们对公开交易金融机构领域的CoVaR的估计，我们量化了杠杆等特征的程度， 规模和期限错配预测系统性风险贡献。 我们表明，预测的系统性风险贡献是反周期的，并且基于这些特征预测系统性风险贡献的程度，主张宏观审慎监管。