R语言ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化
最近我们被客户要求撰写关于股票收益率时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。
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状态转换模型,尤其是马尔可夫转换(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
此示例显示如何使用估计复合条件均值和方差模型estimate。
此示例显示MATLAB如何从复合条件均值和方差模型预测 和条件差异。
本文显示了如何基于潜在的ARMA-GARCH过程(当然也涉及更广泛意义上的QRM)来拟合和预测风险价值(VaR)。
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