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请帮我跑一下下面的一个程序，关于GARCH模型的
# Basic GARCH(1,1) Spec
library(rugarch)
data(dmbp)
spec = ugarchspec()
fit = ugarchfit(data = dmbp[,1], spec = spec)
fit
coef(fit)
head(as.data.frame(fit))
plot(fit,which="all")
如果正确的话，应该有12个图形输出的，但只能输出3个，错误提示please wait...calculating quantiles...
Error in rect(y1, x1, y2, x2, ...) : invalid color name ''
为调试放便，你可以把最后一句改成plot(fit)，然后输入数字。记得加载rugarch包哦

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关键词：Calculating quantiles quantile rugarch包 garchFit invalid please color 程序 模型

这就是范例的代码,
很容易就可以运行.
  

epoh 发表于 2012-11-15 10:50
这就是范例的代码,
很容易就可以运行.

确实好了。很奇怪，之前不知哪里出了问题。

epoh 发表于 2012-11-15 10:50
这就是范例的代码,
很容易就可以运行.

epoh老师，您好！
    您看看以下winrats程序错在什么地方？
非常感谢！

system(model=var1)
variables rs rf
lags 1
det constant
end(system)

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,model=var1,mv=bekk,hmatrices=hh,rvectors=rd,pmethod=simplex,piters=10)/ xjpn xfra xsui

## SX11. Identifier RS is Not Recognizable. Incorrect Option Field or Parameter Order?
>>>> variables rs <<<<

zhangtao 发表于 2012-11-15 21:52
epoh老师，您好！
    您看看以下winrats程序错在什么地方？
非常感谢！

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})

*VAR(1) model for the mean, BEKK for the variance
system(model=var1)
variables xjpn xfra xsui
lags 1
det constant
end(system)

garch(p=1,q=1,model=var1,mv=bekk,hmatrices=hh,rvectors=rd,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui

MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in   104 Iterations. Final criterion was  0.0000095 <=  0.0000100
Usable Observations                      6235
Log Likelihood                    -11809.4143

    Variable                        Coeff      Std Error      T-Stat      Signif
************************************************************************************
1.  XJPN{1}                       0.054056756  0.011157196      4.84501  0.00000127
2.  XFRA{1}                       0.023692552  0.012767254      1.85573  0.06349232
3.  XSUI{1}                      -0.034347414  0.009122370     -3.76519  0.00016643
4.  Constant                      0.006201308  0.005803445      1.06856  0.28526957
5.  XJPN{1}                       0.028502333  0.011319085      2.51808  0.01179974
6.  XFRA{1}                       0.023733022  0.009892819      2.39901  0.01643924
7.  XSUI{1}                      -0.009374605  0.006832107     -1.37214  0.17001996
8.  Constant                     -0.001862654  0.004674356     -0.39848  0.69027378
9.  XJPN{1}                       0.040988355  0.013943092      2.93969  0.00328542
10. XFRA{1}                       0.025029943  0.009888338      2.53126  0.01136540
11. XSUI{1}                      -0.017967277  0.009367145     -1.91812  0.05509620
12. Constant                     -0.001915049  0.005577392     -0.34336  0.73132830
13. C(1,1)                        0.080420169  0.004844832     16.59917  0.00000000
14. C(2,1)                        0.026792535  0.007153359      3.74545  0.00018007
15. C(2,2)                        0.055092810  0.005136386     10.72599  0.00000000
16. C(3,1)                        0.034174635  0.007952256      4.29748  0.00001728
17. C(3,2)                       -0.004064308  0.010069368     -0.40363  0.68648419
18. C(3,3)                       -0.058668020  0.006546375     -8.96191  0.00000000
19. A(1,1)                        0.356742939  0.011175929     31.92065  0.00000000
20. A(1,2)                        0.099023385  0.009312906     10.63292  0.00000000
21. A(1,3)                        0.107358980  0.012538272      8.56250  0.00000000
22. A(2,1)                        0.033523234  0.015000487      2.23481  0.02542984
23. A(2,2)                        0.398493512  0.017986175     22.15555  0.00000000
24. A(2,3)                       -0.070349572  0.019349112     -3.63580  0.00027712
25. A(3,1)                       -0.047186040  0.010155983     -4.64613  0.00000338
26. A(3,2)                       -0.122496143  0.012604129     -9.71873  0.00000000
27. A(3,3)                        0.292924401  0.014013391     20.90318  0.00000000
28. B(1,1)                        0.936391469  0.003747744    249.85472  0.00000000
29. B(1,2)                       -0.025328191  0.003246968     -7.80057  0.00000000
30. B(1,3)                       -0.027021572  0.004178229     -6.46723  0.00000000
31. B(2,1)                       -0.010662124  0.005817199     -1.83286  0.06682308
32. B(2,2)                        0.911892529  0.007065422    129.06413  0.00000000
33. B(2,3)                        0.030714339  0.007142836      4.30002  0.00001708
34. B(3,1)                        0.016113773  0.004334369      3.71767  0.00020107
35. B(3,2)                        0.047482017  0.005627813      8.43703  0.00000000
36. B(3,3)                        0.946088918  0.005435624    174.05342  0.00000000

epoh 发表于 2012-11-15 22:10
open data g10xrate.xls
data(format=xls,org=columns) 1 6237 usxjpn usxfra usxsui
set xjpn = 100 ...

epoh老师，您好！
    R中那个包可以做协整和向量误差修正模型？我在timeSeries中没有找到相关的函数。

zhangtao 发表于 2012-11-16 08:41
epoh老师，您好！
    R中那个包可以做协整和向量误差修正模型？我在timeSeries中没有找到相关的函数。
...

package vars and urca
安装Package "vars",就会安装Package "urca"

epoh 发表于 2012-11-16 19:16
package vars and urca
安装Package "vars",就会安装Package "urca"

已经捧场了！
epoh老师，您好！
    在R中，data()这个函数和Readtable这个函数有什么区别？
    如何查看urca这个包都有那些数据集？
data(denmark)
sjd <- denmark[, c("LRM", "LRY", "IBO", "IDE")]
sjd.vecm <- ca.jo(sjd, ecdet = "const", type="eigen", K=2, spec="longrun",
season=4)
summary(sjd.vecm)
#
data(finland)
sjf <- finland
sjf.vecm <- ca.jo(sjf, ecdet = "none", type="eigen", K=2,
spec="longrun", season=4)
summary(sjf.vecm)

zhangtao 发表于 2012-11-16 22:40
已经捧场了！
epoh老师，您好！
    在R中，data()这个函数和Readtable这个函数有什么区别？

1.如何查看urca这个包都有那些数据集？
rm(list=ls())             # clean up
data()                    # lists all the datasets in all the loaded packages in memory
data(package = .packages(all.available = TRUE))#list the data sets in all *available* packages.
data(package = "urca")    # list the data sets in the urca package
data(denmark)             # loads the demark dataset in memory

Data sets in package ‘urca’:

Raotbl1                                 Data set used by Dickey, Jansen & Thornton (1994)
Raotbl2                                 Data set used by Dickey, Jansen & Thornton (1994)
Raotbl3                                 Data set used by Holden and Perman (1994)
Raotbl4                                 Data set used by Pierre Perron (1994)
Raotbl5                                 Data set used by Pierre Perron (1994)
Raotbl6                                 Data set used by Yash P. Mehra (1994)
Raotbl7                                 Data set used by Glenn Otto (1994)
UKconinc                                Data set for the United Kingdom
UKconsumption                           Data set for the United Kingdom
UKpppuip                                Data set for the United Kingdom: ppp and uip
denmark                                 Data set for Denmark, Johansen & Juselius (1990)
ecb                                     Macroeconomic data of the Euro Zone
finland                                 Data set for Finland, Johansen & Juseliues (1990)
npext                                   Nelson & Plosser extended data set
nporg                                   Nelson & Plosser original data set
当然最直接的,你也可以由底下看出来
  C:\Users\...\Documents\R\win-library\2.15\urca\data

2.data()这个函数和Readtable这个函数有什么区别？

  data() 输入的是R format(.rda or .Rdata)的文件,且是已加载(loaded)的packages的"data"directory.
   read.table() 输入的是text file,可以指定存放路径

#####        
example:
set.seed(123)
N=10
u <- rnorm(N)
x1 <- rnorm(N)
x2 <- rnorm(N)
y <- 1+ x1 + x2 + u
mydat <- data.frame(y,x1,x2)
mydat
save(mydat,file="mydat.rda")
#这时把在working directory产生的mydat.rda放在
# C:\Program Files\R\R-2.15.1\library\datasets\data
#就可直接使用data()
data(mydat)
mydat
             y         x1         x2
1   0.59578244  1.2240818 -1.0678237
2   0.91166142  0.3598138 -0.2179749
3   1.93347532  0.4007715 -1.0260044
4   0.45229988  0.1106827 -0.7288912
5  -0.05159267 -0.5558411 -0.6250393
6   2.81528481  1.7869131 -1.6866933
7   2.79655373  0.4978505  0.8377870
8  -2.07830527 -1.9666172  0.1533731
9  -0.12363389  0.7013559 -1.1381369
10  1.33536154 -0.4727914  1.2538149

epoh 发表于 2012-11-17 10:22
1.如何查看urca这个包都有那些数据集？
rm(list=ls())             # clean up
data()               ...

借楼主问题，老师，您好，跟您请教几个问题：
1.多变量协整必须要求同阶吗？
2.分析长期弹性系数时，若et~I（d-b），d>b>0，该协整关系式可以用吗，或者说，残差一定要0阶平稳才行吗？
3.怎么使用R语言进行误差修正，有案例可以借鉴吗
非常感谢老师的时间