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楼主: 110teddy
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[问答] 用winrats做dcc-mvgarch出的结果,求解释!   [推广有奖]

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110teddy 发表于 2011-10-15 21:27:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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从网上找到的程序套用出来的,不明白各变量什么含义,和从文献上看到的对应不上……求高手解释!

程序(来自pinggu一位同学的回复,找不到在哪了看的了,在此感谢该同学热心提供):
all 350
open data 123.xls
data(format=xls,org=columns) / szgz szzs

compute n=2
dec vect[series] x(n)
compute i=0
dofor [string] s = 'szgz' 'szzs'
   compute xrate=s,i=i+1
   set x(i) = 100.0*log(%s(xrate)/%s(xrate){1})
end dofor

dec vect[series] eps(n)
dec vect fullbeta(4*n+2)

do i=1,n
   garch(p=1,q=1,resids=r,hseries=h) / x(i)
   set eps(i) = r/sqrt(h)
   do j=1,4
      compute fullbeta(n*(j-1)+i)=%beta(j)
   end do j
end do i

vcv(matrix=rr)
# eps
dec series[symm] uu q
gset uu %regstart() %regend() = %outerxx(%xt(eps,t))
gset uu 1 %regstart()-1 = rr
gset q  = rr
nonlin a b
dec frml[symm] qf
frml qf   = (qx=(1-a-b)*rr+a*uu{1}+b*q{1})
frml logl = q=qf,%logdensity(%cvtocorr(q),%xt(eps,t))
compute b=.80,a=.10
maximize logl 2 *
compute fullbeta(4*n+1)=%beta(1),fullbeta(4*n+2)=%beta(2)
garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bhhh,initial=fullbeta,iters=1) / x




结果:

MV_GARCH, DCC - Estimation by BHHH
NO CONVERGENCE IN 1 ITERATIONS
LAST CRITERION WAS  0.3207873
Usable Observations    350
Log Likelihood                    -871.98268799

   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                  -0.110164926  0.057507441     -1.91566  0.05540790
2.  Mean(2)                  -0.120592024  0.054127703     -2.22792  0.02588606
3.  C(1)                      3.886182140  0.433119528      8.97254  0.00000000
4.  C(2)                      0.050186732  0.008748604      5.73654  0.00000001
5.  A(1)                     -0.012518189  0.008799015     -1.42268  0.15482874
6.  A(2)                      0.025957364  0.005339964      4.86096  0.00000117
7.  B(1)                     -0.786725247  0.190925359     -4.12059  0.00003779
8.  B(2)                      0.947712044  0.008133608    116.51804  0.00000000
9.  DCC(1)                    0.033562707  0.020591364      1.62994  0.10311398
10. DCC(2)                    0.421838028  0.488911587      0.86281  0.38824169

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关键词:DCC-MVGARCH mvgarch WinRATS winrat VGARCH 程序 网上

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epoh 发表于 2011-10-15 22:28:52 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

你那已经是旧版的了

现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf

第一个series garch(1,1) Mean(1)  C(1)  A(1)  B(1)

第二个series garch(1,1) Mean(2)  C(2)  A(2)  B(2)

第三个series garch(1,1) Mean(3)  C(3)  A(3)  B(3)

************
open data g10xrate.xls
data(format=xls,org=columns) 1 6237 usxjpn usxfra usxsui
*
set xjpn = 100.0*log(usxjpn/usxjpn{1})
set xfra = 100.0*log(usxfra/usxfra{1})
set xsui = 100.0*log(usxsui/usxsui{1})
*
* Examples with the different choices for the MV option
*
garch(p=1,q=1,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=diag) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=cc)   / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=dcc)  / xjpn xfra xsui
.....
.....

************

MV-GARCH, DCC - Estimation by BFGS
Convergence in    38 Iterations. Final criterion was  0.0000068 <=  0.0000100
Usable Observations                      6236
Log Likelihood                    -11814.4403

    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
************************************************************************************
1.  Mean(1)                       0.003985855  0.005875531      0.67838  0.49752940
2.  Mean(2)                      -0.003136548  0.006242114     -0.50248  0.61532870
3.  Mean(3)                      -0.003075792  0.007394020     -0.41598  0.67742194
4.  C(1)                            0.008500817  0.001090221      7.79734  0.00000000
5.  C(2)                            0.012486309  0.001309289      9.53671  0.00000000
6.  C(3)                            0.016570990  0.001872334      8.85044  0.00000000
7.  A(1)                            0.151681425  0.009804234     15.47101  0.00000000
8.  A(2)                            0.138388680  0.007233548     19.13151  0.00000000
9.  A(3)                            0.123714941  0.007368073     16.79068  0.00000000
10. B(1)                            0.851986104  0.008444970    100.88682  0.00000000
11. B(2)                            0.848520831  0.007099401    119.52006  0.00000000
12. B(3)                            0.857975477  0.007948108    107.94714  0.00000000
13. DCC(1)                        0.053241536  0.003415218     15.58950  0.00000000
14. DCC(2)                        0.939058550  0.004030189    233.00610  0.00000000

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使用道具

zhangtao 发表于 2011-10-16 16:42:32 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
epoh 发表于 2011-10-15 22:28
你那已经是旧版的了现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf第一个series garch(1,1) Mean(1)  C(1)  A(1)  B(1)  ...
epoh老师,您好!
      garchmv.rpf这个文件能在winrats7.0上运行吗?
与7.0的以下程序有什么区别?
GARCHMV.PRG
* Manual Example 12.2
*
open data g10xrate.xls
data(format=xls,org=columns) 1 6237 usxjpn usxfra usxsui
*
set xjpn = 100.0*log(usxjpn/usxjpn{1})
set xfra = 100.0*log(usxfra/usxfra{1})
set xsui = 100.0*log(usxsui/usxsui{1})
*
garch(p=1,q=1,iters=200,hmatrices=hh) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=bek,method=bfgs,iters=200,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=diag,hmatrices=hd,rvectors=rd) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=cc) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bfgs) / xjpn xfra xsui
*
* Compute the covariance matrix of the standardized residuals from
* the diagonal GARCH
*
set z1 = rd(t)(1)/sqrt(hd(t)(1,1))
set z2 = rd(t)(2)/sqrt(hd(t)(2,2))
set z3 = rd(t)(3)/sqrt(hd(t)(3,3))
vcv(matrix=cc)
# z1 z2 z3
*
* Compute the correlations from the multivariate GARCH
*
set rho12 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))
set rho13 = hh(t)(1,3)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(3,3))
set rho23 = hh(t)(2,3)/sqrt(hh(t)(2,2)*hh(t)(3,3))
graph(header="Correlation of JPN with FRA",vgrid=||cc(1,2)||)
# rho12
graph(header="Correlation of JPN with SUI",vgrid=||cc(1,3)||)
# rho13
graph(header="Correlation of FRA with SUI",vgrid=||cc(2,3)||)
# rho23
*
* AR(1) models for each
*
equation(constant) jpneq xjpn 1
equation(constant) fraeq xfra 1
equation(constant) suieq xsui 1
group ar1 jpneq fraeq suieq
garch(p=1,q=1,model=ar1,mv=dcc,pmethod=simplex,piter=20,method=bfgs,iters=200,trace) / xjpn xfra xsui
*
* Compute correlations into the forecast period, and graph them along with some of the final
* values from the actual sample. The GRID option puts a vertical line at the separation
* between actual data and forecasts.
*
garch(p=1,q=1,iters=200,hmatrices=hh,rvectors=us) / xjpn xfra xsui
@MVGarchFore(steps=100) hh us
set rho12 6238 6337 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))
set rho13 6238 6337 = hh(t)(1,3)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(3,3))
set rho23 6238 6337 = hh(t)(2,3)/sqrt(hh(t)(2,2)*hh(t)(3,3))
graph(header="Correlation of JPN with FRA",vgrid=||cc(1,2)||,grid=(t==6237))
# rho12 6100 6337
graph(header="Correlation of JPN with SUI",vgrid=||cc(1,3)||,grid=(t==6237))
# rho13 6100 6337
graph(header="Correlation of FRA with SUI",vgrid=||cc(2,3)||,grid=(t==6237))
# rho23 6100 6337
*
* Estimation using MAXIMIZE
* The initial few lines of this set the estimation range, which needs to be done explicitly,
* and the number of variables. Then, vectors for the dependent variables, residuals and
* residuals formulas are set up. The SET instructions copy the dependent variables over into
* the slots in the vector of series.
*
compute gstart=2,gend=6237
compute n=3
dec vect[series] y(n) u(n)
dec vect[frml] resid(n)
set y(1) = xjpn
set y(2) = xfra
set y(3) = xsui
*
* This is specific to a mean-only model. It sets up the formulas (the &i are needed in the
* formula definitions when the FRML is defined in a loop), and estimates them using NLSYSTEM.
* This both initializes the mean parameters, and computes the unconditional covariance matrix.
* If you want more general mean equations, the simplest way to do that would be to define each
* FRML separately.
*
dec vect b(n)
nonlin(parmset=meanparms) b
do i=1,n
   frml resid(i) = (y(&i)-b(&i))
end do i
nlsystem(parmset=meanparms,resids=u) gstart gend resid
compute rr=%sigma
*
* The paths of the covariance matrices and uu' are saved in the SERIES[SYMM] names H and UU.
* UX and HX are used to pull in residuals and H matrices.
*
declare series[symm] h uu
*
* ux is used when extracting a u vector
*
declare symm hx(n,n)
declare vect ux(n)
*
* These are used to initialize pre-sample variances.
*
gset h  * gend = rr
gset uu * gend = rr
*
* This is a standard (normal) log likelihood formula for any multivariate GARCH model.
* The difference among these will be in the definitions of HF and RESID. The function
* %XT pulls information out of a matrix of SERIES.
*
declare frml[symm] hf
*
frml logl = $
    hx = hf(t) , $
    %do(i,1,n,u(i)=resid(i)) , $
    ux = %xt(u,t), $
    h(t)=hx, uu(t)=%outerxx(ux), $
    %logdensity(hx,ux)
*****************************************************
*
* Standard GARCH(1,1)
*
dec symm vcs(n,n) vas(n,n) vbs(n,n)
compute vcs=rr,vbs=%const(0.05),vas=%const(0.05)
nonlin(parmset=garchparms) vcs vas vbs
frml hf = vcs+vbs.*h{1}+vas.*uu{1}
maximize(parmset=meanparms+garchparms,pmethod=simplex,piters=10,method=bfgs,iters=400) logl gstart gend
*****************************************************
*
* CCC
* The correlations are parameterized using an (n-1)x(n-1) matrix for
* the subdiagonal. The (i,j) element of this will actually be the
* correlation between i+1 and j.
*
dec symm qc(n-1,n-1)
dec vect vcv(n) vbv(n) vav(n)
*
function hfcccgarch time
type symm hfcccgarch
type integer time
do i=1,n
   compute hx(i,i)=vcv(i)+vav(i)*h(time-1)(i,i)+vbv(i)*uu(time-1)(i,i)
   do j=1,i-1
     compute hx(i,j)=qc(i-1,j)*sqrt(hx(j,j)*hx(i,i))
   end do j
end do i
compute hfcccgarch=hx
end
*
frml hf = hfcccgarch(t)
nonlin(parmset=garchparms) vcv vbv vav qc
compute vcv=%xdiag(rr),vbv=%const(0.05),vav=%const(0.05),qc=%const(0.0)
maximize(parmset=meanparms+garchparms,pmethod=simplex,piters=10,method=bfgs) logl gstart gend





GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in    60 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Usable Observations   6236
Log Likelihood                  -11835.65541089

   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                   0.004649082  0.006576630      0.70691  0.47962269
2.  Mean(2)                  -0.003482788  0.006942195     -0.50168  0.61588981
3.  Mean(3)                  -0.002343658  0.008167577     -0.28695  0.77415329
4.  C(1,1)                    0.009018787  0.001134922      7.94661  0.00000000
5.  C(2,1)                    0.005698447  0.000749274      7.60530  0.00000000
6.  C(2,2)                    0.011514300  0.001467482      7.84630  0.00000000
7.  C(3,1)                    0.006014742  0.000786802      7.64454  0.00000000
8.  C(3,2)                    0.009941049  0.001281123      7.75964  0.00000000
9.  C(3,3)                    0.012776962  0.001603110      7.97011  0.00000000
10. A(1,1)                    0.105858581  0.007515938     14.08455  0.00000000
11. A(2,1)                    0.093978611  0.006049520     15.53489  0.00000000
12. A(2,2)                    0.128210057  0.006786935     18.89072  0.00000000
13. A(3,1)                    0.088845884  0.005500928     16.15107  0.00000000
14. A(3,2)                    0.113667210  0.005960698     19.06945  0.00000000
15. A(3,3)                    0.111557248  0.006229681     17.90738  0.00000000
16. B(1,1)                    0.883925113  0.007977380    110.80394  0.00000000
17. B(2,1)                    0.890949460  0.006338829    140.55426  0.00000000
18. B(2,2)                    0.860817189  0.007062831    121.87990  0.00000000
19. B(3,1)                    0.897615376  0.005766485    155.66075  0.00000000
20. B(3,2)                    0.874823517  0.006191925    141.28459  0.00000000
21. B(3,3)                    0.877439677  0.006275555    139.81866  0.00000000


MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in    95 Iterations. Final criterion was  0.0000068 <=  0.0000100
Usable Observations   6236
Log Likelihood                  -11821.74555534

   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                   0.005278552  0.006003487      0.87925  0.37926700
2.  Mean(2)                  -0.002367253  0.005423869     -0.43645  0.66250955
3.  Mean(3)                  -0.002512941  0.006388059     -0.39338  0.69403817
4.  C(1,1)                    0.082829938  0.005052362     16.39430  0.00000000
5.  C(2,1)         
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iloveyou21 发表于 2011-10-16 18:46:28 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
不知能否上传源代码

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epoh 发表于 2011-10-16 19:31:15 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

我看差异不大,

就多了garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui

不过winrats 8,univariate garch and multivariate garch

多了图形介面,类似eviews,对初学者来说相当方便.

详请看chap 9 ARCH and GARCH Models.pdf

   chap 9 ARCH and GARCH Models.pdf (776.05 KB)

不知楼上,需要的是哪一个代码

garchmv.prg or garchmv.rpf or both

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zhangtao 发表于 2011-10-17 17:08:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
epoh 发表于 2011-10-16 19:31
我看差异不大,就多了garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui不过winrats 8,univariate garch and multiva ...
epoh老师,您好!
    garchmv.rpf 是什么文件格式?我是第一次看到rpf这种文件格式,用什么方法可以打开?
您能把garchmv.rpf这个文件上传吗?我想想看看在winrats7中能否打开?
非常感谢!
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epoh 发表于 2011-10-17 17:52:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
After some research, we(estima) have decided to standardize on the use of the
extension .RPF, standing for RATS Program File. These will still be
plain text---they just won't raise any flags with the mail filters.
Future versions of RATS will have both .RPF and .PRG on the first item
in the file type box on File-Open, and .RPF will open directly using RATS.
(.PRG also has the problem that it's in use by several other programs).
The other file types associated with RATS
(.SRC for "source" files, .RGF for native graphics and .RAT for native data)
seem to cause no problems and will be retained as is.
garchmv.rpf
   garchmv.rar (1.17 KB) 本附件包括:
  • garchmv.rpf

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110teddy 发表于 2011-10-26 22:16:39 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
epoh 发表于 2011-10-15 22:28
你那已经是旧版的了现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf第一个series garch(1,1) Mean(1)  C(1)  A(1)  B(1)  ...
我安装了winrats8.0,用我自己的数据作出了下面的结果。
我也看了您上传的关于GARCH的介绍,看英文有的吃力。我不明白“mean(1)\mean(2)”这个变量是什么意思,给出的数值表示什么?
说明中给出的解释是:“Mean model parameters in the standard order for regressions.If you use the default mean model,the coefficient will be labeled as Mean.If you used the REGRESSORS option,these will be labeled as they would for any other regression.”
我现在只看明白了bekk-mvgarch,对于dcc-garch还不明白,C、A、B、DCC分别指的什么也对应不上,因为只能从文献上看相关的理论部分,却没有什么好的教材。您能推荐一下关于多元GARCH的教材吗,谢谢!
MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in    86 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Usable Observations                       351
Log Likelihood                     -3646.2862

    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
***************************************************************************
1.  Mean(1)                       2974.566925     9.029344    329.43333  0.00000000
2.  Mean(2)                       2989.694668     8.903685    335.78173  0.00000000
3.  C(1,1)                          29.512678     5.208218      5.66656  0.00000001
4.  C(2,1)                          25.885671     5.558369      4.65706  0.00000321
5.  C(2,2)                           5.301871     1.069381      4.95789  0.00000071
6.  A(1,1)                           1.498295     0.052555     28.50908  0.00000000
7.  A(1,2)                           0.832965     0.082663     10.07668  0.00000000
8.  A(2,1)                          -0.731245     0.077312     -9.45835  0.00000000
9.  A(2,2)                          -0.057224     0.111688     -0.51235  0.60840398
10. B(1,1)                           0.087524     0.092558      0.94561  0.34434818
11. B(1,2)                          -0.549036     0.063430     -8.65573  0.00000000
12. B(2,1)                           0.555520     0.063509      8.74717  0.00000000
13. B(2,2)                           1.189754     0.052427     22.69362  0.00000000


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epoh 发表于 2011-10-27 19:05:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

Engle and Sheppard (2001)将 DCC 的估计简化成两步骤:

第一阶段利用单变量的 GARCH模型估计出 N 个市场的条件变异数,

第二阶段则是利用标准化后的残差估计动态条件相关系数模型的参数

多元GARCH的教材,比较全面性的,可以参考G@RCH网页说明

   http://www.core.ucl.ac.be/~laurent/G@RCH/site/default.htm

**************************************************************

底下用Dynamic Conditional Correlations in Political Science.pdf

      GARCH-DCC,Palestinian-Jordanian Interaction,来说明

      请注意参照page 13/17 Table4 & page 14/17 Figure(5)

      尤其是Table 4,底下的公式说明

Dynamic Conditional Correlations in Political Science.pdf (335.82 KB)

political.xls

political.XLS (37.5 KB)

political.rpf

political.rar (1.03 KB) 本附件包括:

  • political.rpf

有2个 timeseries : paljordf , jorpaldf

第一阶段:

第一个timeseries,paljordf作单变量 GARCH((1,1)模型,得结果如下:

这就是你说你不清楚的 Mean , C , A , B

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in     2 Iterations. Final criterion was  0.0000007 <=  0.0000100
Dependent Variable X(1)
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations                       302
Log Likelihood                      -949.5195

    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
************************************************************************************
1.  Mean                          1.241220733  0.300907014      4.12493  0.00003708
2.  C                            16.629207303  0.713892438     23.29372  0.00000000
3.  A                             0.096065928  0.033643705      2.85539  0.00429839
4.  B                             0.390965289  0.023385351     16.71838  0.00000000
****

第二个timeseries,jorpaldf作单变量 GARCH((1,1)模型,得结果如下:

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in     1 Iterations. Final criterion was  0.0000017 <=  0.0000100
Dependent Variable X(2)
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations                       302
Log Likelihood                      -985.1334

    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
************************************************************************************
1.  Mean                          0.871633023  0.363485132      2.39799  0.01648540
2.  C                            12.595500456  0.839978165     14.99503  0.00000000
3.  A                             0.239965400  0.032834107      7.30842  0.00000000
4.  B                             0.501668102  0.021182734     23.68288  0.00000000
***********

第二阶段:利用标准化后的残差,估计动态条件相关系数模型的参数

MAXIMIZE - Estimation by BFGS
Convergence in     7 Iterations. Final criterion was  0.0000005 <=  0.0000100
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations    302
Function Value                    -819.46800090

   Variable                     Coeff       Std Error      T-Stat     Signif
*******************************************************************************
1.  A                        0.0568103431 0.0181977849      3.12183  0.00179732
2.  B                        0.9024344053 0.0299439384     30.13747  0.00000000

以上结果就是Table 4

******************

接着对 full model作进一步优化可得结果如下:

MV_GARCH, DCC - Estimation by Simplex
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations    302
Log Likelihood                   -1892.25407312

   Variable                     Coeff
*****************************************
1.  Mean(1)                   1.349712367
2.  Mean(2)                   1.019877717
3.  C(1)                     21.226698274
4.  C(2)                     15.127824269
5.  A(1)                      0.302760614
6.  A(2)                      0.352185079
7.  B(1)                      0.152136311
8.  B(2)                      0.401328526
9.  DCC(1)                    0.096570674
10. DCC(2)                    0.896468932

political.jpg



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ywh19860616 发表于 2011-11-27 08:55:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
zhangtao 发表于 2011-10-16 16:42
epoh老师,您好!
      garchmv.rpf这个文件能在winrats7.0上运行吗?
与7.0的以下程序有什么区别?
epoh老师,我执行garchmv.rpf

出现如下错误:
## SX11. Identifier SPILLOVER is Not Recognizable. Incorrect Option Field or Parameter Order?
>>>>ariances=spillover)<<<<

这错误如何判别?
运行garchmv.prg正常,不会出现错误

epoh老师,这里面http://www.estima.com/forum/viewtopic.php?f=11&t=1274程序
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
test(zeros,title="Test for variance causality of JPN to FRA/SUI")
# 11 12 20 21
test(zeros,title="Test for variance causality of FRA/SUI to JPN")
# 13 16 22 25

test部分不能运行,为什么?

一份耕耘,一份收获。

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