GARCH y EWMA 21 de mayo de 2010 por David Harper, CFA, FRM, CIPM AIM: comparar, contrastar y calcular los enfoques paramétricos y no paramétricos para estimar la volatilidad condicional 8230 que incluye: GARCH que incluyera: suavizado exponencial (EWMA) de suavizado exponencial (paramétrica condicional) Los métodos modernos más peso a la información más reciente. Tanto EWMA y GARCH más peso a la información más reciente. Además, como EWMA es un caso especial de GARCH, tanto EWMA y GARCH emplean suavizado exponencial. GARCH (p, q) y, en particular GARCH (1, 1) GARCH (p, q) es un modelo heterocedástica condicional autorregresiva general. Los aspectos clave incluyen: autorregresivo (AR). tomorrow8217s varianza (o volatilidad) es una función de regresión variance8212it today8217s retrocede sobre sí misma condicional (C). varianza tomorrow8217s depends8212is on8212the condicional varianza más reciente. Una varianza incondicional no dependería today8217s varianza Heterocedástico (H). varianzas no son constantes, que con el tiempo flux GARCH retrocede en términos 8220lagged8221 o históricos. Los términos retardados son o varianza o los rendimientos al cuadrado. El (p, q) modelo GARCH genérica sufre una regresión en (p) al cuadrado devoluciones y (q) varianzas. Por lo tanto, GARCH (1, 1) 8220lags8221 o se ejecuta una regresión en los últimos period8217s retorno al cuadrado (es decir, sólo 1 vuelta) y la última variación period8217s (es decir, sólo 1 varianza). GARCH (1, 1) dado por la siguiente ecuación. Lo mismo GARCH (1, 1), la fórmula puede administrarse con parámetros griego: casco, escribe la misma ecuación GARCH como: El primer término (GVL) es importante porque VL es la varianza media a largo plazo. Por lo tanto, (GVL) es un producto: es la varianza de medio a largo plazo ponderado. El GARCH (1, 1) para el modelo resuelve la varianza condicional en función de tres variables (varianza anterior, return2 anterior, y la varianza a largo plazo): La persistencia es una característica integrada en el modelo GARCH. Consejo: En las fórmulas anteriores, la persistencia es (b c) o (alfa-1 beta). Persistencia refiere a la rapidez (o lentitud) o revierte 8220decays8221 hacia su media a largo plazo de la varianza. Alta persistencia equivale a frenar la decadencia y la lenta 8220regression hacia los mean8221 baja persistencia, equivale a la descomposición rápida y 8220reversion rápido a la mean.8221 Una persistencia de 1.0 implica que no hay reversión a la media. A persistencia de menos de 1,0 implica 8220reversion a la media, 8221, donde una persistencia más bajo implica una mayor reversión a la media. Consejo: Como el anterior, la suma de los pesos asignados a la varianza lag y se retrasó el retorno al cuadrado es la persistencia (persistencia aC). Una alta persistencia (mayor que cero pero menor que uno) implica la reversión lenta a la media. Pero si los pesos asignados a la varianza lag y de retorno al cuadrado quedado son mayores que uno, el modelo es no estacionario. Si (BC) es mayor que 1 (si bc gt 1) el modelo es no estacionario y, según Hull, inestable. En cuyo caso, se prefiere EWMA. Linda Allen dice acerca GARCH (1, 1): GARCH es a la vez 8220compact8221 (es decir, relativamente simple) y muy preciso. modelos GARCH predominan en la investigación académica. Muchas variaciones del modelo GARCH se han intentado, pero pocos han mejorado en el original. El inconveniente del modelo GARCH es su linealidad sic Por ejemplo: Resuelve para la varianza de largo plazo en GARCH (1,1) Considere el GARCH (1, 1) ecuación siguiente: Supongamos que: el parámetro alpha 0.2, el parámetro beta 0.7, y omega Tenga en cuenta que es de 0,2, pero omega don8217t error (0.2) para la varianza de largo plazo Omega es el producto de la gamma y la varianza de largo plazo. Así pues, si alfa beta 0.9, a continuación, gamma debe ser 0.1. Dado que los omega es de 0,2, sabemos que la varianza a largo plazo debe ser 2,0 (0,2 184 0,1 2,0). GARCH (1,1): La mera diferencia entre la notación de casco y Allen EWMA EWMA es un caso especial del modelo GARCH (1,1) y GARCH (1,1) es un caso generalizado de EWMA. La diferencia más destacada es que GARCH incluye el término adicional para la reversión a la media y EWMA carece de una reversión a la media. Aquí es cómo obtenemos de GARCH (1,1) para EWMA: A continuación les dejamos un 0 y (ac) 1, de tal manera que la ecuación anterior se simplifica a: Esto es ahora equivalente a la fórmula para exponencialmente ponderada media móvil (EWMA): en EWMA, el parámetro lambda calcula ahora la 8220decay: 8221 un lambda que está cerca de una (alta lambda) exhibe una lenta decadencia. Los RiskMetrics Enfoque RiskMetricsTM es una forma de marca de la aproximación exponencial media móvil ponderada (EWMA): La óptima lambda (teórico) varía según la clase de activos, pero el parámetro óptimo global utilizado por RiskMetrics ha sido 0,94. En la práctica, RiskMetrics sólo utiliza un factor de decaimiento para todas las series: 183 0,94 para los datos diarios 183 0,97 para los datos mensuales (mes definidas como 25 días de negociación) Técnicamente, los modelos diarios y mensuales son incompatibles. Sin embargo, son a la vez fácil de usar, que se aproximan al comportamiento de los datos reales bastante bien, y son robusto a errores. Nota: GARCH (1, 1), EWMA y RiskMetrics son cada uno paramétrico y recursiva. Ventajas y desventajas de EWMA recursivas de MA (es decir DESVEST) vs. Resumen GARCH gráfica de los métodos paramétricos que asignan un mayor peso a los retornos recientes (GARCH amp EWMA) Consejos Resumen: GARCH (1, 1) es generalizado RiskMetrics y, a la inversa, es RiskMetrics caso restringido de GARCH (1,1) donde un 0 y (bc) 1. GARCH (1, 1) viene dada por: los tres parámetros son pesos y por lo tanto deben sumar uno: Consejo: Tenga cuidado con el primer término de la GARCH (1, 1) ecuación: omega () gamma () (variación media a largo plazo). Si se le pregunta por la varianza, es posible que tenga que dividir el peso con el fin de calcular la varianza de la media. Determinar cuándo y si un modelo GARCH o EWMA se debe utilizar en la estimación de la volatilidad En la práctica, las tasas de variación tienden a ser malo revertir, por lo tanto, el GARCH (1, 1) modelo es teóricamente superiores (8220more than8221 atractivo) para el modelo EWMA. Recuerde, that8217s la gran diferencia: GARCH añade el parámetro que pondera el promedio a largo plazo y por lo tanto se incorpora reversión a la media. Consejo: GARCH (1, 1) se prefiere a menos que el primer parámetro es negativa (que está implícita si alfa beta gt 1). En este caso, GARCH (1,1) es inestable y se prefiere EWMA. Explicar cómo las estimaciones GARCH pueden proporcionar previsiones que son más precisos. El promedio móvil calcula la varianza de una ventana de salida de observaciones, por ejemplo, los últimos diez días, los últimos 100 días. Hay dos problemas con la media móvil (MA): función Imagen secundaria: choques de volatilidad (aumentos repentinos) se incorporan en forma abrupta en el MA métrica y luego, cuando pasa a la ventana de salida, se dejan caer abruptamente desde el cálculo. Debido a esto la métrica MA se desplazará en relación con la información de longitud de la ventana de tendencia elegido estimaciones GARCH no se incorpora mejorar estas debilidades en dos formas: Observaciones más recientes se asignan pesos mayores. Esto supera el efecto fantasma porque un choque volatilidad tendrá un impacto inmediato la estimación pero su influencia se desvanecerá gradualmente a medida que pasa el tiempo se añade un término de incorporar reversión a la media Explica cómo persistencia está relacionado con la reversión a la media. Dado el GARCH (1, 1) ecuación: Persistencia viene dada por: GARCH (1, 1) es inestable si la persistencia gt 1. Una persistencia de 1.0 indica que no hay reversión a la media. Una persistencia baja (por ejemplo 0,6) indica descomposición rápida y de alta reversión a la media. Consejo: GARCH (1, 1) tiene tres pesos asignados a tres factores. La persistencia es la suma de los pesos asignados tanto a la varianza lag y retardados retorno cuadrado. El otro peso se asigna a la varianza de largo plazo. Si P persistencia y el peso G asignados a largo plazo varianza, entonces PG 1. Por lo tanto, si es alta P (permanencia), entonces G (reversión a la media) es baja: la serie persistente no se quiere decir con fuerza revertir exhibe 8220slow decay8221 hacia el media. Si P es baja, entonces G tiene que ser alto: la serie impersistent Qué significa revertir fuertemente exhibe 8220rapid decay8221 hacia la media. La media, la varianza incondicional en el GARCH (1, 1) modelo está dado por: Explicar cómo EWMA descuenta de forma sistemática los datos más antiguos, e identificar el RiskMetrics174 diaria y los factores de desintegración mensuales. El exponencial media móvil ponderada (EWMA) viene dada por: La fórmula anterior es una simplificación recursiva de la serie 8220true8221 EWMA que viene dada por: En la serie EWMA, cada peso asignado a los rendimientos al cuadrado es una proporción constante del peso anterior. Específicamente, lambda (l) es la relación entre los pesos de vecinos. De esta manera, los datos más antiguos se descuenta sistemáticamente. El descuento sistemática puede ser gradual (lento) o abrupto, dependiendo de lambda. Si lambda es alta (por ejemplo 0,99), a continuación, el descuento es muy gradual. Si lambda es baja (por ejemplo 0,7), el descuento es más abrupto. Los factores de desintegración RiskMetrics TM: 0,94 para los datos diarios de 0,97 para los datos mensuales (mes definidas como 25 días de negociación) Explicar por qué correlaciones de pronóstico puede ser más importante que la previsión de las volatilidades. Cuando se mide el riesgo de cartera, las correlaciones pueden ser más importantes que la volatilidad del instrumento individual / varianza. Por lo tanto, en lo que se refiere al riesgo de la cartera, un pronóstico de correlación puede ser más importante que la predicción de la volatilidad individuales. Utilice GARCH (1, 1) para pronosticar la volatilidad de la tasa futura de varianza esperada, en (t) períodos hacia adelante, está dado por: Por ejemplo, supongamos que una estimación de volatilidad actual (periodo n) viene dada por la siguiente GARCH (1, 1 ) ecuación: En este ejemplo, alfa es el peso (0.1) asignada al retorno cuadrado anterior (la vuelta anterior fue 4), beta es el peso (0,7) asignado a la varianza anterior (0,0016). ¿Qué es la volatilidad futura esperada, en diez días (n 10) En primer lugar, resolver la varianza a largo plazo. No es 0,00008 este término es el producto de la varianza y de su peso. Puesto que el peso debe ser de 0,2 Resultados (1 - 0,1 -0,7), la varianza a largo plazo 0,0004. En segundo lugar, necesitamos la varianza actual (periodo n). Eso es casi dado a nosotros por encima de: Ahora podemos aplicar la fórmula para resolver la tasa de variación futura esperada: Esta es la tasa de variación esperada, por lo que la volatilidad esperada es de aproximadamente 2,24. Observe cómo funciona esto: la volatilidad actual es de aproximadamente 3,69 y la volatilidad a largo plazo es 2. La proyección hacia adelante de 10 días 8220fades8221 la tasa actual más próximo a la tasa de largo plazo. La volatilidad no paramétrico ForecastingExploring La ponderado exponencialmente en movimiento volatilidad media es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica sencilla. (Para leer este artículo, consulte Uso de volatilidad para medir el riesgo futuro.) Se utilizó datos reales Googles precio de las acciones con el fin de calcular la volatilidad diaria en relación a los 30 días de datos de saldos. En este artículo, vamos a mejorar en la volatilidad simple y discutir el promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Vs. histórica La volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos grandes enfoques: histórico e implícitas (o implícitos) de volatilidad. El enfoque histórico asume que el pasado es prólogo medimos la historia con la esperanza de que es predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia se resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Se espera que el mercado sabe mejor y que el precio de mercado contiene, aunque implícitamente, una estimación de consenso de la volatilidad. (Para leer relacionados, consulte los usos y límites de volatilidad.) Si nos centramos únicamente en los tres enfoques históricos (arriba a la izquierda), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de declaraciones periódicas Aplicar un sistema de ponderación En primer lugar, calcular el retorno periódico. Eso es por lo general una serie de retornos diarios en cada declaración se expresa en términos continuamente compuestas. Para cada día, se toma el logaritmo natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio actual dividido por el precio de ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, desde u i de u i-m. dependiendo del número de días (días m) estamos midiendo. Eso nos lleva a la segunda etapa: Aquí es donde los tres enfoques diferentes. En el artículo anterior (Uso de Volatilidad Para medir el riesgo futuro), puso de manifiesto que, en un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los rendimientos al cuadrado: Observe que esto resume cada una de las declaraciones periódicas, a continuación, divide el total por el número de días u observaciones (m). Por lo tanto, es realmente sólo un promedio de los cuadrados de las declaraciones periódicas. Dicho de otra manera, cada retorno al cuadrado se le da un peso igual. Así que si alfa (a) es un factor de ponderación (en concreto, un 1 / m), a continuación, una variación sencilla es como la siguiente: El EWMA Mejora de varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las devoluciones ganan el mismo peso. Ayer (muy reciente) de retorno no tiene más influencia en la variación de la última declaración de meses. Este problema se resuelve mediante el uso de la media ponderada exponencialmente en movimiento (EWMA), en la que los rendimientos más recientes tienen mayor peso en la varianza. El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) introduce lambda. que se llama el parámetro de suavizado. Lambda debe ser menor que uno. Bajo esa condición, en lugar de pesos iguales, cada retorno al cuadrado es ponderado por un coeficiente multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión del riesgo financiero, tiende a utilizar una lambda de 0,94 o 94. En este caso, la primera ( más reciente) al cuadrado retorno periódico se pondera por (1-0,94) (. 94) 0 6. el siguiente volver al cuadrado es simplemente un lambda-múltiplo del peso antes en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y la tercera es igual peso días anteriores (1-0.94) (0,94) 2 5,30. Eso es el significado de exponencial de EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir lambda, que debe ser menor que uno) del peso día anterior. Esto asegura una variación que se pondera o sesgada hacia los datos más recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la hoja de cálculo Excel para Googles volatilidad.) La diferencia entre la volatilidad y simplemente EWMA para Google se muestra a continuación. volatilidad simple pesa efectivamente todos y cada declaración periódica por 0.196 como se muestra en la Columna O (que tenía dos años de datos diarios de precios de acciones. Eso es 509 retornos diarios y 1/509 0,196). Sin embargo, observe que la columna P asigna un peso de 6, a continuación, 5,64, a continuación, 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después sumamos toda la serie (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos que la volatilidad, tenemos que recordar tomar la raíz cuadrada de la varianza que. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles Su significativa: La varianza simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero el EWMA dio una volatilidad diaria de sólo el 1,4 (véase la hoja de cálculo para más detalles). Al parecer, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una variación simple podría ser artificialmente alta. Varianza del día de hoy es una función de la varianza pior Días Youll aviso que necesitamos para calcular una larga serie de pesos que disminuye exponencialmente. No vamos a hacer los cálculos aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie reduce convenientemente a una fórmula recursiva: recursivo significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la varianza días antes). Usted puede encontrar esta fórmula en la hoja de cálculo también, y se produce exactamente el mismo resultado que el cálculo longhand Dice: varianza de hoy (bajo EWMA) es igual a la varianza de ayer (ponderado por lambda) más la rentabilidad de ayer al cuadrado (ponderado por One Lambda menos). Nótese cómo estamos simplemente añadiendo dos términos juntos: ayeres varianza ponderada y ayer ponderados, al cuadrado de retorno. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda superior (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica descomposición más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y que vamos a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos decaimiento superior: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida desintegración, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, por lo que puede experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantáneo de una acción y la métrica de riesgo más común. También es la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la variación histórica o implícita (volatilidad implícita). Cuando se mide históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con varianza simple es todas las devoluciones reciben el mismo peso. Así que nos enfrentamos a un clásico disyuntiva: siempre queremos más datos, pero cuantos más datos tenemos más nuestro cálculo se diluye por los datos distantes (menos relevantes). El promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) mejora de varianza simple mediante la asignación de pesos a las declaraciones periódicas. Al hacer esto, podemos utilizar tanto una muestra de gran tamaño, sino también dar un mayor peso a los rendimientos más recientes. (Para ver un tutorial película sobre este tema, visite la tortuga biónica.) Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales impulsadas por as. Score ponderado exponencialmente medias móviles y de Valor en Riesgo previsión André Lucas a. Zhang Xin b ,. Amsterdam y Tinbergen Instituto Universitario VU, Países Bajos b Banco de Suecia, Suecia Disponible en línea el 21 de enero de 2016. Resumen Presentamos una metodología sencilla para modelar la variación temporal de las volatilidades y otros momentos de orden superior utilizando un esquema de actualización recursiva que es similar a la RiskMetrics familiares se acercan. Los parámetros se actualizan mediante la puntuación de la distribución previsible, lo que permite a la dinámica de parámetros para adaptarse automáticamente a las características no normales de datos, y aumenta la robustez de las estimaciones posteriores. El nuevo enfoque anida varias de las extensiones anteriores al régimen de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Además, se puede extender fácilmente a dimensiones superiores y distribuciones de predicción alternativas. El método se aplica a la predicción de Valor en Riesgo (asimétricos) con distribuciones de los estudiantes y un grados variables en el tiempo de libertad y / o parámetro de asimetría. Se demuestra que el nuevo método es tan bueno o mejor que los métodos anteriores para la predicción de la volatilidad de los rendimientos de las acciones individuales y los retornos del tipo de cambio. Palabras clave dinámica volatilidades dinámicas momentos de orden superior modelos integrados de puntuación autorregresiva generalizados ponderado exponencialmente Media Móvil (EWMA) Valor en Riesgo (VaR) Vitae André Lucas es profesor de finanzas en la Universidad VU de Amsterdam. Recibió su Ph. D. en Econometría por Universidad Erasmus de Rotterdam y ha publicado en la econometría de series financieras y de tiempo, así como la gestión de riesgos en revistas como el Journal of Business y estadísticas económicas. Diario de Econometría. y Revisión de Economía y Estadística. Junto con Creal y Koopman, que se propaga el uso de la dinámica de puntuación autorregresivos generalizados para los modelos de parámetros variables en el tiempo. Recibió una beca de investigación de prestigio VICI de cinco años para este proyecto desde el consejo de investigación nacional de Holanda (NWO). Xin Zhang recibió su Ph. D. grado de la Universidad VU de Ámsterdam y el Instituto Tinbergen. También posee una Maestría en Filosofía. en Econometría y Finanzas del Instituto Tinbergen. Fue consultor externo para el BCE en 2011. En el otoño de 2012, se incorporó a Banco de Suecia como economista en la división de investigación. Sus áreas de investigación incluyen la econometría de series de tiempo, la economía financiera y el riesgo de crédito. XINS trabajo ha sido publicado en el Journal of Business y estadísticas económicas. 2015 Instituto Internacional de previsión económica. Publicado por Elsevier BV Todos los derechos reservados. Citando artículos () Rugarch para EWMA / var Estimados Usuarios R, querido Alejo, yo estoy tratando de utilizar para pronosticar rugarch volatiliy y hacer VAR-backtests utilizando el promedio móvil ponderado exponencialmente. Para lograr esto he utilizado el IGARCH, puse omega a 0 y la estimación efectuada o fijar alfa 1 y beta 1. código de ejemplo se proporciona al final de mi post. Algunas cuestiones se acercó el que la identificación esté alegre solucionar con su ayuda: 1) Siempre que trato de encajar alfa 1 y beta 1, siempre me dan como resultado 0,5. He intentado esto para diferentes subyacentes y horizontes de tiempo. Cualquier idea de lo que podría ser la razón 2) también me da un error (he traducido el mensaje de error al Inglés) después de la prueba de salida ARCH LM: ARCH LM Análisis ----------------- ------------------- Estadística DOF P-Valor ARCH LAG2 4.653 0.09765 2 ARCH Lag5 7.991 0.15672 5 ARCH Lag10 12.082 0.27959 10 de error en los nombres (ans) c (quot10quot, quot5quot , quot1quot). nombres attribut 3 deben tener la misma longitud que el vector 0 ¿Hay algo malo en mi código o la forma en que puse los datos en el modelo La otra parte de las salidas parece de fiar. 3) cuando traté de hacer los mismos cálculos con alfa fija me sale el siguiente error al intentar realizar un filtrado del modelo: 1: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). pasando un objeto de tipo NULL a. C (arg 8) está en desuso 2: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). pasando un objeto de tipo NULL a. C (arg 9) está en desuso La salida ugarchfilter parece razonable una vez más. 4) No soy capaz de generar un pronóstico rodadura y salida VaR cuando me fijo alfa1. ¿Me puede dar una pista sobre cómo hacer esto con datos filtrados 5) ¿Alguno de estos problemas surgen de la utilización de los datos mientras que el objeto quotzooquot Gracias de antemano por su esfuerzo para ayudarme ajustado precio de cierre de sp500priceget. hist SP500. cotización (instrumentquotgspcquot, startquot2006-01-01quot, endquot2011-12-31quot, quotequotAdjClosequot) ugarchspec especificación modelo spec1 (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, 1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0) , include. meanFALSE), distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0)) Fit ugarchfit Modelo Flt1 (specspec1, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, solver. controllist (TRACE0)) espectáculo (Flt1) rodando previsión de roll1ugarchroll und VaR (specspec1, datasp500returns, n. ahead1, forecast. length500, refit. every25, refit. windowquotrecursivequot, solverquotsolnpquot, solver. controllist (tol1e-05, delta1e-06, TRACE0), calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05) ) informe (ROLL1, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe (ROLL1, typequotfpmquot) parcela (ROLL1, whichquotallquot) uso IGARCH para EWMA - alfa y beta fija con especificación lambda0.94 Modelo Esp2 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, 1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0), include. meanFALSE), distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0, alpha10. 06)) FIT2 ugarchfit (specspec2, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, solver. controllist (TRACE0)) espectáculo (FIT2) modelo de filtro filt2 ugarchfilter (specspec2, datasp500returns) espectáculo (filt2) rodando el pronóstico und roll2ugarchroll VaR (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, forecast. length500, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) informe (roll2, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe (roll2, typequotfpmquot) parcela (roll2, whichquotallquot) 1. el problema con el modelo IGARCH (relacionados con un mal ajuste predeterminado) se fijó hace algún tiempo en la versión R-forja (estará disponible en CRAN cuando me próxima actualización allí. ya que no es bien vista para actualizar un paquete CRAN más de 12 veces en un año, usted debe buscar a r-forja para la versión más reciente en cualquier momento). Tienes 2 opciones: 1. Descarga la última versión de R-O forja, 2. En ugarchfit establezca la opción quotfit. controllist (stationarityFALSE) quot 2. Eso es definitivamente un problema en el método de síntesis. Investigará cuando llegue un momento. 3. El error con la función ugarchfilter C, en relación con la nueva versión de R, también se fijó en el comunicado de r-forja. 4. Usted no puede rollo cuando se fijan todos los parámetros. Ni siquiera se hacen rollo sentido implica que usted es apropiado, la previsión, la re-ajuste. Puesto que usted ha fijado todos los parámetros a continuación, sólo tiene que utilizar el método de filtro en los datos que desea pronosticar 1-por delante, de lo contrario utilizar el método de pronóstico con un objeto de especificaciones y fuera de muestra especificado. El 03/05/2012 21:23, ThomasF escribió: GT-R Estimado usuario, querida, Alejo gt gt Estoy intentando utilizar para pronosticar rugarch volatiliy y hacer VAR-backtests utilizando gt el promedio móvil ponderado exponencialmente. gt Para lograr esto he utilizado el IGARCH, puse omega a 0 y la estimación efectuada o fijar alfa 1 y beta 1 GT. código de ejemplo se proporciona al final de mi post. gt gt Algunos problemas surgieron el que la identificación esté alegre solucionar con su ayuda: gt gt 1) Siempre que trato de encajar alfa 1 y beta 1, siempre me dan como resultado 0,5. Yo probé este GT para diferentes subyacentes y horizontes de tiempo. ¿Alguna idea de lo que la razón podría ser gt gt gt 2) también me da un error (he traducido el mensaje de error al Inglés) después de los gt ARCH LM Prueba de salida: Pruebas gt gt ARCH LM gt ---------- -------------------------- gt Estadística DOF P-Valor gt ARCH LAG2 4.653 0.09765 2 gt ARCH Lag5 7.991 0.15672 5 gt ARCH Lag10 12.082 0.27959 10 Error GT en nombres (ans) c (quot10quot, quot5quot, quot1quot). nombres attribut gt 3 deben tener la misma longitud que el vector 0 gt gt ¿Hay algo malo en mi código o la forma en que puse los datos en el modelo GT La otra parte de las salidas parece de fiar. gt gt 3) cuando traté de hacer los mismos cálculos con alfa fija me sale el siguiente error gt cuando intento para filtrar el modelo: gt gt 1: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gt pasar un objeto de tipo NULL a. C (arg 8) está en desuso gt 2: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gt pasar un objeto de tipo NULL a. C (arg 9) está en desuso gt gt La salida ugarchfilter parece razonable una vez más. gt gt 4) que no soy capaz de generar un pronóstico rodadura y salida VaR cuando me fijo alfa1 GT. ¿Me puede dar una pista sobre cómo hacer esto con los datos gt filtrada gt gt 5) ¿Alguno de estos problemas surgen de la utilización de los datos mientras que el objeto quotzooquot gt gt gt Gracias de antemano por su esfuerzo por ayudar a mí GT GT Atentamente gt gt Thomas gt gt gt ----------------- ---------- Código gt gt gt gt Descarga Dataamp Compute Devuelve biblioteca gt gt gt (quottseriesquot) gt gt ajustado precio de cierre de sp500priceget. hist. quote SP500 gt (instrumentquotgspcquot, startquot2006-01-01quot, gt endquot2011-12-31quot, quotequotAdjClosequot) gt gt gt vuelve sp500returnsdiff (log (sp500price)) biblioteca gt gt gt (quotrugarchquot) gt gt gt gt gt uso IGARCH para EWMA - alfa equipada y especificaciones modelo gt gt gt gt gt beta spec1 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, GT 1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0) , include. meanFALSE), gt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0)) gt gt gt Modelo apto Flt1 ugarchfit (specspec1, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, gt solver. controllist (TRACE0)) muestran gt (Flt1 ) gt gt previsión de rodadura und VaR gt roll1ugarchroll (specspec1, datasp500returns, n. ahead1, gt forecast. length500, refit. every25, refit. windowquotrecursivequot, gt solverquotsolnpquot, solver. controllist (tol1e-05, delta1e-06, TRACE0), gt calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) informe gt gt (ROLL1, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe GT (ROLL1, typequotfpmquot) parcela gt (ROLL1, whichquotallquot ) gt gt gt gt gt gt uso IGARCH para EWMA - alfa y beta fija con lambda0.94 gt gt gt gt gt modelo de especificaciones Esp2 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, GT 1)), con una media. modellist (armaOrderc (0,0), include. meanFALSE), gt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0, alpha10.06)) gt gt ajuste del modelo. gt gt FIT2 ugarchfit (specspec2, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, gt solver. controllist (TRACE0)) muestran gt (FIT2) gt gt gt modelo de filtro filt2 ugarchfilter (specspec2, datasp500returns) muestran gt (filt2) gt gt previsión de rodadura und VaR roll2ugarchroll gt gt (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, gt forecast. length500, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) gt gt informe (roll2, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe gt gt (roll2, typequotfpmquot) parcela gt (roll2, whichquotallquot) gt gt - gt Ver este mensaje en contexto: r.789695.n4.nabble / Rugarch-para-EWMA-VAR-tp4607011 Sent gt del archivo de la lista Rmetrics en Nabble. gt gt gt oculto de correo electrónico lista gt gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Abonado-publicar solamente. Si desea publicar, suscríbase primero. GT - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde R preguntas generales deben ir. gt oculto de correo electrónico lista de correo stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Solo suscriptores de colocación de anuncios. Si desea publicar, suscríbase primero. - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde R preguntas generales deben ir. Gracias por su rápida respuesta. Im que va a descargar la versión más reciente de R-Forge. En cuanto 4) todavía tengo problemas. He intentado algo así como: forc2ugarchforecast (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, out. sample500, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) y forc2ugarchforecast (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, out. sample500) lo que no funcionó para mi. Me gustaría ser capaz de generar valor en riesgo-Evaluar los resultados y VAR-rebasamiento-gráficos como lo hice con el modelo ajustado. ¿Me puede ayudar, tal vez con algunas líneas de código que ya comprobado los códigos de ejemplo que pude encontrar sobre cómo combinar la previsión con parámetros fijos y obtener el VaR-salida y todavía aún no ha llegar a hacerlo. 1. El problema con el modelo IGARCH (relacionados con un mal ajuste predeterminado) se fijó hace algún tiempo en la versión R-forja (estará disponible en CRAN cuando me próxima actualización allí. Ya que es mal vista para actualizar un paquete CRAN más de 12 veces en un año, usted debe buscar a r-forja para la versión más reciente en cualquier momento). Tienes 2 opciones: 1. Descarga la última versión de R-O forja, 2. En ugarchfit establezca la opción quotfit. controllist (stationarityFALSE) quot 2. Eso es definitivamente un problema en el método de síntesis. Investigará cuando llegue un momento. 3. El error con la función ugarchfilter C, en relación con la nueva versión de R, también se fijó en el comunicado de r-forja. 4. Usted no puede rollo cuando se fijan todos los parámetros. Ni siquiera se hacen rollo sentido implica que usted es apropiado, la previsión, la re-ajuste. Puesto que usted ha fijado todos los parámetros a continuación, sólo tiene que utilizar el método de filtro en los datos que desea pronosticar 1-por delante, de lo contrario utilizar el método de pronóstico con un objeto de especificaciones y fuera de muestra especificado. El 03/05/2012 21:23, ThomasF escribió: GT-R Estimado usuario, querida, Alejo gt gt Estoy intentando utilizar para pronosticar rugarch volatiliy y hacer VAR-backtests utilizando gt el promedio móvil ponderado exponencialmente. gt Para lograr esto he utilizado el IGARCH, puse omega a 0 y la estimación efectuada o fijar alfa 1 y beta 1 GT. código de ejemplo se proporciona al final de mi post. gt gt Algunos problemas surgieron el que la identificación esté alegre solucionar con su ayuda: gt gt 1) Siempre que trato de encajar alfa 1 y beta 1, siempre me dan como resultado 0,5. Yo probé este GT para diferentes subyacentes y horizontes de tiempo. ¿Alguna idea de lo que la razón podría ser gt gt gt 2) también me da un error (he traducido el mensaje de error al Inglés) después de los gt ARCH LM Prueba de salida: Pruebas gt gt ARCH LM gt ---------- -------------------------- gt Estadística DOF P-Valor gt ARCH LAG2 4.653 0.09765 2 gt ARCH Lag5 7.991 0.15672 5 gt ARCH Lag10 12.082 0.27959 10 Error GT en nombres (ans) c (quot10quot, quot5quot, quot1quot). nombres attribut gt 3 deben tener la misma longitud que el vector 0 gt gt ¿Hay algo malo en mi código o la forma en que puse los datos en el modelo GT La otra parte de las salidas parece de fiar. gt gt 3) cuando traté de hacer los mismos cálculos con alfa fija me sale el siguiente error gt cuando intento para filtrar el modelo: gt gt 1: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gt pasar un objeto de tipo NULL a. C (arg 8) está en desuso gt 2: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gt pasar un objeto de tipo NULL a. C (arg 9) está en desuso gt gt La salida ugarchfilter parece razonable una vez más. gt gt 4) que no soy capaz de generar un pronóstico rodadura y salida VaR cuando me fijo alfa1 GT. ¿Me puede dar una pista sobre cómo hacer esto con los datos gt filtrada gt gt 5) ¿Alguno de estos problemas surgen de la utilización de los datos mientras que el objeto quotzooquot gt gt gt Gracias de antemano por su esfuerzo por ayudar a mí GT GT Atentamente gt gt Thomas gt gt gt ----------------- ---------- Código gt gt gt gt Descarga de datos Calcular Devuelve biblioteca gt gt gt (quottseriesquot) gt gt ajustado precio de cierre de sp500priceget. hist. quote SP500 gt (instrumentquotgspcquot, startquot2006-01-01quot, gt endquot2011-12-31quot, quotequotAdjClosequot) gt gt gt vuelve sp500returnsdiff (log (sp500price)) biblioteca gt gt gt (quotrugarchquot) gt gt gt gt gt uso IGARCH para EWMA - alfa equipada y especificaciones modelo gt gt gt gt gt beta spec1 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, GT 1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0) , include. meanFALSE), gt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0)) gt gt gt Modelo apto Flt1 ugarchfit (specspec1, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, gt solver. controllist (TRACE0)) muestran gt (Flt1 ) gt gt previsión de rodadura und VaR gt roll1ugarchroll (specspec1, datasp500returns, n. ahead1, gt forecast. length500, refit. every25, refit. windowquotrecursivequot, gt solverquotsolnpquot, solver. controllist (tol1e-05, delta1e-06, TRACE0), gt calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) informe gt gt (ROLL1, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe GT (ROLL1, typequotfpmquot) parcela gt (ROLL1, whichquotallquot ) gt gt gt gt gt gt uso IGARCH para EWMA - alfa y beta fija con lambda0.94 gt gt gt gt gt modelo de especificaciones Esp2 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1, GT 1)), con una media. modellist (armaOrderc (0,0), include. meanFALSE), gt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0, alpha10.06)) gt gt ajuste del modelo. gt gt FIT2 ugarchfit (specspec2, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot, gt solver. controllist (TRACE0)) muestran gt (FIT2) gt gt gt modelo de filtro filt2 ugarchfilter (specspec2, datasp500returns) muestran gt (filt2) gt gt previsión de rodadura und VaR roll2ugarchroll gt gt (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, gt forecast. length500, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) gt gt informe (roll2, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe gt gt (roll2, typequotfpmquot) parcela gt (roll2, whichquotallquot) gt gt - gt Ver este mensaje en contexto: r.789695.n4.nabble / Rugarch-para-EWMA-VAR-tp4607011 Sent gt del archivo de la lista Rmetrics en Nabble. gt gt gt oculto de correo electrónico lista gt gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Abonado-publicar solamente. Si desea publicar, suscríbase primero. GT - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde R preguntas generales deben ir. gt oculto de correo electrónico lista de correo stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Solo suscriptores de colocación de anuncios. Si desea publicar, suscríbase primero. - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde R preguntas generales deben ir. Es necesario leer la documentación con más cuidado (se le olvidó declarar la opción n. roll). Ejemplo: Biblioteca (rugarch) de datos (sp500ret) spec ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder c (1,1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0), include. meanTRUE), distribution. model quotnormquot , lista fixed. pars (mu significa (sp500ret1: 100,1), omega0, alpha10.06)) prevé el modelo a partir de t101 a pronosticar 11500 1-a continuación x 1399 1400 rollos previsiones (incluye el primer pronóstico como el rollo de cero) ugarchforecast de previsión (especificación, sp500ret1: 1500,, dropFALSE, n. roll 1399, n. ahead 1, out. sample1400) media condicional (sólo una constante) CMU as. numeric (as. data. frame (previsión, que quotseriesquot, rollframequotallquot , alineado FALSO)) sigma condicional csigma as. numeric (as. data. frame (previsión, que quotsigmaquot, rollframequotallquot, alineado FALSO)) utiliza la propiedad locationscaling transformación de la distribución normal: var1 qnorm (0,01) csigma CMU var5 qnorm (0,05) csigma fechas de CMU as. Date (rownames (sp500ret) 101: 1500) trama (fechas, sp500ret101: 1500,1) líneas (fechas, var1, col quotbluequot) líneas (fechas, var5, quotbrownquot col) VaR La superación de prueba VaRTest (alfa 0,01, sp500ret101 real: 1500,1, VaR Q1) VaRTest (alfa 0,05, sp500ret101 real: 1500,1, VaR var5) VaR duración de la prueba VaRDurTest (alfa 0,01, sp500ret101 real: 1500,1, VaR Q1) VaRDurTest (alfa 0,05, sp500ret101 real : 1500,1, VaR var5) el 03/05/2012 23:05, ThomasF escribió: Hola gt Alejo, gt gt gracias por su rápida respuesta. gt gt Im que va a descargar la versión más reciente de R-Forge. En cuanto gt gt 4) Todavía tengo problemas. gt Probé algo así como: gt forc2ugarchforecast (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, out. sample500 gt, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) y forc2ugarchforecast gt gt (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, GT cabo. sample500) gt lo que no funcionó para mí. gt gt me gustaría ser capaz de generar valor en riesgo-Evaluar los resultados y GT-VaR de rebasamiento-gráficos como lo hice con el modelo ajustado. gt Podría usted por favor me ayude a cabo, tal vez con algunas líneas de código que ya gt comprobado los códigos de ejemplo que pude encontrar sobre cómo combinar la previsión con parámetros fijos GT y conseguir el VaR-salida y todavía aún no ha llegar a hacer gt ella. gt gt Thomas gt gt gt gt gt gt Alejo escribió gtgt gtgt Thomas, gtgt gtgt 1. El problema con el modelo IGARCH (relacionados con un mal ajuste predeterminado) gtgt se fijó hace algún tiempo en la versión R-forja (estará disponible en gtgt CRAN la próxima vez que lo actualice allí. ya que es mal vista para actualizar un paquete CRAN gtgt más de 12 veces en un año, usted debe buscar a gtgt r-forja para la versión más reciente en cualquier momento). gtgt Tienes 2 opciones: 1. GTGT descargar la última versión desde r-O forja, gtgt 2. En ugarchfit establezca la opción quotfit. controllist (stationarityFALSE) quot gtgt gtgt 2. Eso es definitivamente un problema en el método de síntesis. Investigará gtgt cuando llegue un momento. gtgt gtgt 3. El error con la función ugarchfilter C, en relación con la versión más reciente de gtgt R, también se fijó en el comunicado de r-forja. gtgt gtgt 4. Usted no puede rodar al fijar todos los parámetros. Ni siquiera gtgt hace que rollo sentido implica que usted es apropiado, la previsión, re-ajuste. gtgt Puesto que usted tiene todos los parámetros fijos a continuación, sólo tiene que utilizar el método de filtro de gtgt los datos que desea pronosticar 1-por delante, de lo contrario utilizar el método de pronóstico con gtgt un objeto de especificaciones y fuera de muestra especificado. gtgt gtgt - Alexios gtgt gtgt El 03/05/2012 21:23, ThomasF escribió: Estimados gtgtgt R Usuarios, querida Alejo, gtgtgt gtgtgt Estoy tratando de utilizar para pronosticar rugarch volatiliy y no VAR-backtests gtgtgt usando el gtgtgt ponderado exponencialmente media móvil. gtgtgt Para lograr esto he utilizado el IGARCH, puse omega a 0 y la estimación efectuada o arreglo de gtgtgt alfa1 gtgtgt y beta1. código de ejemplo se proporciona al final de mi post. gtgtgt gtgtgt Algunos problemas surgieron el que la identificación esté alegre solucionar con su ayuda: gtgtgt gtgtgt 1) Siempre que trato de encajar alfa 1 y beta 1, siempre me dan como resultado 0,5. Yo probé este gtgtgt para diferentes subyacentes y horizontes de tiempo. ¿Alguna idea de lo que la razón podría ser gtgtgt gtgtgt gtgtgt 2) También aparece un error (he traducido el mensaje de error al Inglés) después de la gtgtgt gtgtgt ARCH LM Prueba de salida: gtgtgt gtgtgt ARCH LM Análisis gtgtgt --------- --------------------------- gtgtgt Estadística DOF P-Valor gtgtgt ARCH LAG2 4.653 0.09765 2 gtgtgt ARCH Lag5 7.991 0.15672 5 gtgtgt ARCH Lag10 12.082 10 0,27959 gtgtgt error en los nombres (ans) c (quot10quot, quot5quot, quot1quot). nombres gtgtgt attribut 3 deben tener la misma longitud que el vector 0 gtgtgt gtgtgt ¿Hay algo malo en mi código o la forma en que puse los datos en el modelo gtgtgt La otra parte de las salidas parece de fiar. gtgtgt gtgtgt 3) cuando traté de hacer los mismos cálculos con alfa fija me sale el siguiente error gtgtgt cuando intento para filtrar el modelo: gtgtgt gtgtgt 1: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gtgtgt pasar un objeto de tipo NULL a. C (arg 8) está en desuso gtgtgt 2: En doTryCatch (retorno (expr), nombre, parentenv, manejador). gtgtgt pasar un objeto de tipo NULL a. C gtgtgt (arg 9) está en desuso gtgtgt La salida ugarchfilter parece razonable una vez más. gtgtgt gtgtgt 4) que no soy capaz de generar un pronóstico rodadura y salida VaR cuando me fijo gtgtgt alfa1 gtgtgt. ¿Me puede dar una pista sobre cómo hacer esto con los datos gtgtgt filtrada gtgtgt gtgtgt 5) ¿Alguno de estos problemas surgen de la utilización de los datos mientras que el objeto quotzooquot gtgtgt gtgtgt gtgtgt Gracias de antemano por su esfuerzo por ayudar a mí gtgtgt gtgtgt Atentamente gtgtgt gtgtgt Thomas gtgtgt gtgtgt gtgtgt ----------------- ---------- Código gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt Descarga Dataamp Compute Devuelve biblioteca gtgtgt gtgtgt gtgtgt (quottseriesquot) gtgtgt gtgtgt ajustado precio de cierre de sp500priceget. hist. quote SP500 gtgtgt (instrumentquotgspcquot, startquot2006-01-01quot, endquot2011-12-31quot gtgtgt, quotequotAdjClosequot) gtgtgt gtgtgt vuelve sp500returnsdiff gtgtgt (log (sp500price)) gtgtgt gtgtgt gtgtgt biblioteca (quotrugarchquot) gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt uso IGARCH para EWMA - alfa y beta equipada gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt especificación modelo gtgtgt spec1 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder gtgtgt c (1, gtgtgt 1)), mean. modellist (armaOrderc (0,0 ), include. meanFALSE), gtgtgt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0)) gtgtgt gtgtgt Modelo apto gtgtgt Flt1 ugarchfit (specspec1, datasp500returns, out. sample0, gtgtgt solverquotsolnpquot, gtgtgt solver. controllist (TRACE0)) muestran gtgtgt (Flt1) gtgtgt gtgtgt rodando previsión de roll1ugarchroll und VaR gtgtgt (specspec1, datasp500returns, n. ahead1, gtgtgt forecast. length500, refit. every25, refit. windowquotrecursivequot, solverquotsolnpquot gtgtgt, solver. controllist (tol1e-05, delta1e-06, TRACE0) , gtgtgt calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) informe gtgtgt gtgtgt (ROLL1, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe gtgtgt (ROLL1, typequotfpmquot) parcela gtgtgt (ROLL1 , whichquotallquot) gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt uso IGARCH para EWMA - alfa y beta fija con lambda0.94 gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt modelo de especificaciones gtgtgt Esp2 ugarchspec (lista variance. model (modelo quotiGARCHquot, garchOrder gtgtgt c (1, gtgtgt 1)) , mean. modellist (armaOrderc (0,0), include. meanFALSE), gtgtgt distribution. model quotnormquot, lista fixed. pars (omega0, alpha10.06)) gtgtgt gtgtgt ajuste del modelo. gtgtgt gtgtgt FIT2 ugarchfit (specspec2, datasp500returns, out. sample0, solverquotsolnpquot gtgtgt, solver. controllist gtgtgt (TRACE0)) muestran gtgtgt (FIT2) gtgtgt gtgtgt modelo de filtro gtgtgt filt2 ugarchfilter (specspec2, datasp500returns) gtgtgt espectáculo (filt2) Pronóstico gtgtgt gtgtgt rodar und VaR roll2ugarchroll gtgtgt gtgtgt (specspec2, datasp500returns, n. ahead1, gtgtgt forecast. length500, calculate. VaRTRUE, VaR. alphac (0,01, 0,05)) gtgtgt informe gtgtgt (roll2, typequotVaRquot, n. ahead1, VaR. alpha0.01, conf. level0.95) informe gtgtgt gtgtgt (roll2, typequotfpmquot) parcela gtgtgt (roll2, whichquotallquot) gtgtgt gtgtgt - gtgtgt Ver este mensaje en contexto: gtgtgt r.789695.n4.nabble / Rugarch-para-EWMA-VAR-tp4607011 gtgtgt Enviado desde el archivo de la lista Rmetrics en Nabble. gtgtgt gtgtgt gtgtgt R-SIG-Finanzas lista de correo gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgtgt - Abonado-publicar solamente. Si desea publicar, suscríbase primero. gtgtgt - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde las preguntas generales R gtgtgt debe ir. gtgtgt gtgt gtgt gtgt R-SIG-Finanzas lista de correo gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance gtgt - Abonado-publicar solamente. Si desea publicar, suscríbase primero. gtgt - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde las preguntas generales R gtgt debe ir. gtgt gt gt gt - gt Ver este mensaje en contexto: r.789695.n4.nabble gt / Rugarch-para-EWMA-VAR-tp4607011p4607222 Enviado desde el archivo de la lista Rmetrics en Nabble. gt gt gt oculto de correo electrónico lista gt gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Abonado-publicar solamente. Si desea publicar, suscríbase primero. GT - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde R preguntas generales deben ir. gt oculto de correo electrónico lista de correo stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-sig-finance - Solo suscriptores de colocación de anuncios. Si desea publicar, suscríbase primero. - También tenga en cuenta que esta no es la lista r-ayuda donde las preguntas generales R deben go. Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para ofrecerle publicidad relevante. 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