Блог

Во-первых, я сожалею, что задаю здесь глупый вопрос. Сейчас я действительно в замешательстве, так как я очень новичок в R и эконометрическом моделировании. Я выполнил dccfit, используя пакет «rmgarch», используя следующий код:

(Я пытаюсь изучить передачу волатильности на пять различных рынков на фондовый рынок Аргентины)

 # univariate normal GARCH(1,1) for each series normal GARCH(1,1) for each series adcc_garch11.spec_ar = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)),  variance.model = list(garchOrder = c(1,1),  model = "sGARCH"),  distribution.model = "std")  # dcc specification - GARCH(1,1) for conditional correlations adcc_garch11.spec_argentina = dccspec(uspec = multispec(replicate(6, adcc_garch11.spec_ar)),  dccOrder = c(1,1), distribution = "mvt",model = "aDCC") adcc_garch11.spec_argentina  adcc.fit_ar = dccfit(adcc_garch11.spec_argentina, data = dataset.xts[-1, c("ret_ar", "ret_emini", "ret_vix", "ret_gold", "ret_wti", "ret_brent")]) #remove the first line wih NAs  

И я получаю следующий результат:

 gt; adcc.fit_ar  *---------------------------------* * DCC GARCH Fit * *---------------------------------*  Distribution : mvt Model : aDCC(1,1) No. Parameters : 49 [VAR GARCH DCC UncQ] : [0 30 4 15] No. Series : 6 No. Obs. : 4006 Log-Likelihood : 68620.06 Av.Log-Likelihood : 17.13   Optimal Parameters -----------------------------------  Estimate Std. Error t value Pr(gt;|t|) [ret_ar].mu 0.000698 0.000269 2.591201 0.009564 [ret_ar].omega 0.000028 0.000008 3.562219 0.000368 [ret_ar].alpha1 0.159648 0.028969 5.511069 0.000000 [ret_ar].beta1 0.802339 0.035310 22.722553 0.000000 [ret_ar].shape 4.619278 0.363035 12.724065 0.000000 [ret_emini].mu 0.000881 0.000099 8.935963 0.000000 [ret_emini].omega 0.000002 0.000002 1.140704 0.253993 [ret_emini].alpha1 0.155969 0.032747 4.762832 0.000002 [ret_emini].beta1 0.843030 0.027252 30.934168 0.000000 [ret_emini].shape 4.387886 0.392199 11.187897 0.000000 [ret_vix].mu -0.005210 0.000622 -8.375951 0.000000 [ret_vix].omega 0.000603 0.000185 3.257411 0.001124 [ret_vix].alpha1 0.245324 0.069138 3.548305 0.000388 [ret_vix].beta1 0.678066 0.079947 8.481434 0.000000 [ret_vix].shape 2.880898 0.144204 19.977903 0.000000 [ret_gold].mu 0.000489 0.000132 3.718503 0.000200 [ret_gold].omega 0.000001 0.000002 0.204390 0.838049 [ret_gold].alpha1 0.034688 0.013121 2.643781 0.008199 [ret_gold].beta1 0.963739 0.005003 192.621861 0.000000 [ret_gold].shape 4.093849 1.684588 2.430178 0.015091 [ret_wti].mu 0.000645 0.000269 2.396066 0.016572 [ret_wti].omega 0.000007 0.000003 2.168452 0.030124 [ret_wti].alpha1 0.088042 0.009934 8.863061 0.000000 [ret_wti].beta1 0.902058 0.008758 103.001578 0.000000 [ret_wti].shape 6.300620 0.672483 9.369192 0.000000 [ret_brent].mu 0.000596 0.000249 2.396973 0.016531 [ret_brent].omega 0.000004 0.000003 1.653420 0.098245 [ret_brent].alpha1 0.083293 0.013652 6.101260 0.000000 [ret_brent].beta1 0.910850 0.014695 61.984214 0.000000 [ret_brent].shape 6.211508 0.640321 9.700613 0.000000 [Joint]dcca1 0.018261 0.003844 4.751009 0.000002 [Joint]dccb1 0.967371 0.009680 99.935132 0.000000 [Joint]dccg1 0.000000 0.001044 0.000019 0.999985 [Joint]mshape 4.752030 0.131081 36.252555 0.000000  Information Criteria ---------------------   Akaike -34.234 Bayes -34.157 Shibata -34.234 Hannan-Quinn -34.207   Elapsed time : 28.00612   

Проблема в том, что в предыдущей таблице нет результата для ассиметрического члена модели ADCC-GARCH. Как я могу получить этот ассиметрический термин? Вы не могли бы мне помочь?

Спасибо!