GARCH模型用eviews arma模型预测做完了之后,它的模型是神马啊?这个是我做出来的结果:

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兄弟,BEKK-GARCH(1,1)模型参数极大似然估计BHHH算法在EViews中,根本不需要编程,直接打勾选上就OK了。
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好的东西,谢谢
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Bivariate GARCH-BEKK estimation
'change path to program path
%path = @runpath
' load workfile
load data.wf1
' dependent variables of both series must be continues
series y1 = dlog(aa)
series y2 = dlog(bb)
' set sample
' first observation of s1 need to be one or two periods after
' the first observation of s0
sample s0 01/01//2008
sample s1 03/01//2008
' initialization of parameters and starting values
' change below only to change the specification of model
'get starting values from univariate GARCH
equation eq1.arch(m=100,c=1e-5) y1 c
equation eq2.arch(m=100,c=1e-5) y2 c
' declare coef vectors to use in bi-variate GARCH model
' see above for details
coef(2) mu
mu(1) = eq1.c(1)
mu(2)= eq2.c(1)
coef(3) omega
omega(1)=0.5
omega(2)=0
omega(3)=0.5
coef(2) alpha
alpha(1) = 0.5
alpha(2) = 0.5
coef(2) beta
beta(1)= 0.5
beta(2)= 0.5
' constant adjustment for log likelihood
!mlog2pi = 2*log(2*@acos(-1))
' use var-cov of sample in &s1& as starting value of variance-covariance matrix
series cov_y1y2 = @cov(y1-mu(1), y2-mu(2))
series var_y1 = @var(y1)
series var_y2 = @var(y2)
series sqres1 = (y1-mu(1))^2
series sqres2 = (y2-mu(2))^2
series res1res2 = (y1-mu(1))*(y2-mu(2))
' ...........................................................
' LOG LIKELIHOOD
' set up the likelihood
' 1) open a new blank likelihood object (L.O.) name bvgarch
' 2) specify the log likelihood model by append
' ...........................................................
logl bvgarch
bvgarch.append @logl logl
bvgarch.append sqres1 = (y1-mu(1))^2
bvgarch.append sqres2 = (y2-mu(2))^2
bvgarch.append res1res2 = (y1-mu(1))*(y2-mu(2))
' calculate the variance and covariance series
bvgarch.append var_y1&&=&&omega(1)^2 + beta(1)^2*var_y1(-1) + alpha(1)^2*sqres1(-1)
bvgarch.append var_y2&&= omega(3)^2+omega(2)^2 + beta(2)^2*var_y2(-1) + alpha(2)^2*sqres2(-1)
bvgarch.append cov_y1y2 = omega(1)*omega(2) + beta(2)*beta(1)*cov_y1y2(-1) + alpha(2)*alpha(1)*res1res2(-1)
' determinant of the variance-covariance matrix
bvgarch.append deth = var_y1*var_y2 - cov_y1y2^2
' inverse elements of the variance-covariance matrix
bvgarch.append invh1 = var_y2/deth
bvgarch.append invh3 = var_y1/deth
bvgarch.append invh2 = -cov_y1y2/deth
' log-likelihood series
bvgarch.append logl =-0.5*(!mlog2pi + (invh1*sqres1+2*invh2*res1res2+invh3*sqres2) + log(deth))
' remove some of the intermediary series
' bvgarch.append @temp invh1 invh2 invh3 sqres1 sqres2 res1res2 deth
' estimate the model
bvgarch.ml(showopts, m=100, c=1e-5)
' change below to display different output
show bvgarch.output
graph varcov.line var_y1 var_y2 cov_y1y2
show varcov
' LR statistic for univariate versus bivariate model
scalar lr = -2*( eq1.@logl + eq2.@logl - bvgarch.@logl )
scalar lr_pval = 1 - @cchisq(lr,1)
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hanceland 发表于
用RATS 7.0做最快。或者你有OXMETRICS 5.0,用GARCH模块做。老师,您好,请问在rats中如何实现bekk——garch的极大似然估计,非常感谢,
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我尝试了一下貌似跟单独做GARCH有点区别,建立纳斯达克日收益率(Rnsdk),和上证日收益率序列(RSZZS),在EVIEWS主界面点击Object-New object-System,第一行输入Rnsdk=C(1),第二行输入 Rszzs=C(2),再点击系统框上的Proc-Etimate 选择ARCH-CONDITION什么什么,后面有许多框框可以选择的,选择你需要的方法进行估计,但是做出来的结果跟你单独用这两个序列做GARCH的有微小的区别,比如系数可能在0.00003-5之间波动,概率也是。
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chenxiao403 发表于
我尝试了一下貌似跟单独做GARCH有点区别,建立纳斯达克日收益率(Rnsdk),和上证日收益率序列(RSZZS),在 ...请问能详细列下您当初在system里面列的公式吗?非常感谢!
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woxiaoyue 发表于
兄弟,BEKK-GARCH(1,1)模型参数极大似然估计BHHH算法在EViews中,根本不需要编程,直接打勾选上就OK了。 ...确定可以么?网上好像说都要编程的,能方便跟我说下具体在哪儿,我没找到。谢谢=_=
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zhaosweden 发表于
I have emailed the first two downloaded zip files to you.check ur mail box.You said that 可惜我对编程 ...请问能不能给我也发一份,我也正在写多元GARCH。 邮箱是
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加油!小猫~ 发表于
确定可以么?网上好像说都要编程的,能方便跟我说下具体在哪儿,我没找到。谢谢=_=你现在清楚了发,同样面对这个问题,想请教一下
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官方公共微信大神,请问一下,在eviews6如何做bekk-garch模型呢?打扰您了。菜鸟急求。_百度知道
大神,请问一下,在eviews6如何做bekk-garch模型呢?打扰您了。菜鸟急求。
我有更好的答案
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菜鸟就不建议做bekk模型了,这个对你来说很复杂的,需要编程完成
大神,真是明察秋毫。eviews只能做出对角矩阵的,做非对角编不出来。我有找到winrats关于bekk的编程,用winrats做会很难吗?因为毕业论文已经定题了,所以我要努力学。
明显是y  = ln(S(t)/S(t-1)) =  ln(S(t)) - ln(S(t-1))分析的是序列ln(S(t))kzcg还有ln(F(t))173不是y
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[精品]计量经济学经典eviewsARCH和GARCH估计
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本帖最后由 wanghaidong918 于
04:12 编辑
最近做了一个ARMA-GARCH模型,样本是SHIBOR 到,现在想做做以后数据的预测用来跟实际数据比较,希望有大大能帮做说下详细的预测过程谢谢!&&ARMA模型是Y C AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) MA(3) ,GARCH模型就选的GARCH(1,1) 。
这个问题我也遇到过,帮你解决下吧。首先你要扩充你的样本日期,也就是说你建立work file时一定要截止到你想预测的期限,其次在你估计方程的窗口下选择proc foecast就可以,根据你的需要可以选择静态预测或者动态预测,祝你好好运!
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TA的文库&&
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这个问题我也遇到过,帮你解决下吧。首先你要扩充你的样本日期,也就是说你建立work file时一定要截止到你想预测的期限,其次在你估计方程的窗口下选择proc foecast就可以,根据你的需要可以选择静态预测或者动态预测,祝你好好运!
一直怀有一个梦想,希望在不久的将来能读个博士,做做学术搞搞研究,饱尝学术的艰辛
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没有问题的。
每次预测一个后。再扩一个样本。再预测一次,如此下去就行了
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顶楼上的!反复预测,直至精度OK!
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我想一下子预测10个以上的数据,应该怎么进行呢,还有GARCH(optional)中应该填什么呢?
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