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估算波动率的动态条件相关系数,衡量两个金融市场之间的风险溢出效应
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内容介绍
packageurl <- "https://cran.rproject.org/bin/windows/contrib/3.1/ccgarch_0.2.3.zip" install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source") plot(xt, plot.type = "single",col=c("red","black"),lty=1:2); leg.names<-c("上证指数收益","日经指数收益"); legend(locator(1),leg.names,lty=c(1,2), col=c("red","black")); y=xt[,1]; z=xt[,2]; data_outline <- function(x){ n <- length(x) m <- mean(x) v <- var(x) s <- sd(x) me <- median(x) cv <- 100*s/m css <- sum((x-m)^2) uss <- sum(x^2) R <- max(x)-min(x) R1 <- quantile(x,3/4)-quantile(x,1/4) sm <- s/sqrt(n) g1 <- n/((n-1)*(n-2))*sum((x-m)^3)/s^3 g2 <- ((n*(n+1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))*sum((x-m)^4)/s^4- (3*(n-1)^2)/((n-2)*(n-3))) data.frame(N=n, Mean=m, Var=v, std_dev=s, Median=me, std_mean=sm, CV=cv, CSS=css, USS=uss, R=R, R1=R1, Skewness=g1, Kurtosis=g2, row.names=1) } data_outline(y); data_outline(z); jarque.bera.test(y); jarque.bera.test(z); c(ucv(y,length(y)),bcv(y,length(y))); plot(density(y,width=0.006),lty=3,ylim=c(0,80)); hist(y,prob=T,col=0,add=T); a<-seq(-0.1,0.1,0.001); lines(a,dnorm(a,mean(y),sqrt(var(y))),lty=1); leg.names<-c("Kernel Density","Normal Density"); legend(locator(1),leg.names,lty=c(3,1)); c(ucv(z,length(z)),bcv(z,length(z))); plot(density(z,width=0.005),lty=3,ylim=c(0,80)); hist(z,prob=T,col=0,add=T); lines(a,dnorm(a,mean(z),sqrt(var(z))),lty=1); leg.names<-c("Kernel Density","Normal Density"); legend(locator(1),leg.names,lty=c(3,1)); adf.test(y, alternative = c("stationary", "explosive"),k = trunc((length(y)-1)^(1/3))); adf.test(z, alternative = c("stationary", "explosive"),k = trunc((length(z)-1)^(1/3))); ArchTest(y,lags=3,demean=T); #最后一项是为了去掉均值。 ArchTest(z,lags=3,demean=T); garch.y=garch(y,order=c(1,1)); summary(garch.y); garch.z=garch(z,order=c(1,1)); summary(garch.z); inia=c(3.266e-07 , 1.436e-07); iniA=diag(c( 5.791e-02 ,5.125e-02)); iniB=diag(c(9.403e-01, 9.469e-01)); nobs=535; dcc.para<-c(0.01,0.97); inicor=cor(y,z); uncR=matrix(c(1,inicor,inicor,1),2,2); dcc.results <- dcc.estimation(inia, iniA, iniB, dcc.para, dvar=xt, model="diagonal"); out<-dcc.results$out; DCC<-dcc.results$DCC[,2]; ts.plot(DCC);
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