matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型

此示例显示MATLAB如何从条件均值和方差模型预测。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

加载工具箱附带的纳斯达克数据。将条件均值和方差模型拟合到数据中。

步骤1加载数据并拟合模型 

加载工具箱附带的纳斯达克数据。将条件均值和方差模型拟合到数据中。

第2步预测收益和条件差异 

使用forecast计算收益率:条件方差为1000周期的未来数据的MMSE预测。使用观察到的收益率和推断残差以及条件方差作为预采样数据。

使用观察到的收益率和推断残差以及条件方差作为预采样数据。

条件方差预测收敛于GARCH条件方差模型的渐近方差。预测的收益收敛于估计的模型常数(AR条件均值模型的无条件均值)。


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

​非常感谢您阅读本文,如需帮助请联系我们!

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498