R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。
采样函数svsample需要其输入数据y是数值向量,而且没有任何缺失值(NA),如果提供其他任何内容,则会报错。
在本文中,我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件,可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率(SV)模型的估计和比较。