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我正在使用包中的DCC Garch rmgarch - 您在上面看到的代码。 根据我的愿望进行的情节调整不适合,因为如果由于我有非常长的时间序列而使用正确的时间序列,所以我不确定是否因为x轴的标题错误。 我必须使用每日和每月的数据,以及每月的数据我得到的问题,看到我的结果。如何从dcc garch获取相关性作为矢量,以及如何绘制多个相关性 - 使用每月数据时也存在错误
为此,我使用rcor(dcc.fit)来显示DCC Garch生成的相关性。
现在我的第一个问题是,如果有可能获得相关的一个载体,而不是你看到我的RCOR(dcc.fit)的结果,否则这将是一个大量的工作?
我的第二个问题是,它只适用于replicate = 2资产,否则我会收到一条错误消息。我必须照顾更多的相关性。 是否有可能获得时间序列相关矩阵?这意味着,要将所有相关性同时计算为一个时间序列并将它们绑定到一个矩阵?
Correlation A&B A&C B&C
T=1 0,5 -0,5 0,15
T=2 0,2 -0,3 0,23
T=3 ……
My code I used:
>garch11.spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "sGARCH"), distribution.model = "norm")
>dcc.garch11.spec = dccspec(uspec = multispec(replicate(2, garch11.spec)), dccOrder = c(1,1), distribution = "mvnorm")
>dcc.fit = dccfit(dcc.garch11.spec, data = returns)
> rcorr = rcor(dcc.fit)
#the outcome is above: the error is that this are monthly data and not
#daily but it shows wrong dates. However, I want to have these correlations as a vector!!
#1971-07-11 0.1197476
#1971-07-12 0.1199578
#further on.. but with right dates!
, , 1971-07-11 01:00:00
Stock_1 Stock_2
Stock_1 1.0000000 0.1197476
Stock_2 0.1197476 1.0000000
, , 1971-07-12 01:00:00
Stock_1 Stock_2
Stock_1 1.0000000 0.1199578
Stock_2 0.1199578 1.0000000
, , 1971-07-13 01:00:00
Stock_1 Stock_2
Stock_1 1.0000000 0.1194465
Stock_2 0.1194465 1.0000000
, , 1971-07-14 01:00:00
Stock_1 Stock_2
Stock_1 1.00000000 0.07949913
Stock_2 0.07949913 1.00000000
, , 1971-07-15 01:00:00
Stock_1 Stock_2
Stock_1 1.00000000 0.08781321
Stock_2 0.08781321 1.00000000
Thank you in advance!