R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化
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
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
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。
当您处理金融时间序列时,我们通常可以获得相对高频的观察结果。
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