普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析

由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。在对上证指数、印花税收入联动性预测时，我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。

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#读取指数数据  
index=read.xlsx("上证指数.xlsx")  
#读取税数据  
tax=read.xlsx("印花税收入.xlsx")

× ARCH和GARCH的含义一样，第一个方程称为均值方程，表示均值和以往均值的关系，第二个方程是条件方差方程，称为ARCH方程，一个表示方差和以往方差的关系。GARCH可以减少待估参数，即AR（q）等价于GARCH（1,1），实际应用中GARCH（1,1）一般可以满足要求。两个模型要求（1）xt平稳；（2）ut存在arch效应

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上证指数数据直方图

#取出上证指数数据
#差分做直方图
d.USD=diff(index$收盘)  
par(mfrow = c(1, 1))

从直方图的结果来看，上证指数收盘价符合正态分布。大部分收盘价集中在0线周围，因此满足garch建模的基本前提，从数据可以看出，股指日对数收益率的均值很小，可以认为是0。收益率的分布具有正的偏度，所以分布的尾部略向右拖，表明盈利的概率要大于亏损的概率。峰度值大于正态分布的峰度（正态分布的峰度为3），这反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。下面再进行上证指数时序特征分析。观察上证指数时序图，收益率的确存在明显的聚类效益（即一次大的波动后往往伴随着另一次大的波动）。