用r做dcc-garch遇到solve-default的问题，求助！

老师，我用rmgarch做了VAR DCC GARCH，想让您帮看一下

1. 老师，我用VAR DCC garch写了一下，希望您帮我看一下是否正确
   
2. [code]library(rmgarch)
   
3. library(rugarch)
   
4. data<-read.table("final_data.txt",head=T,sep="\t")
   
5. 
   
6. X = as.matrix(data[,2:5])
   
7. 
   
8. variance.model=list(model="fGARCH",garchOrder=c(1,1),submodel="GARCH",external.regressors= NULL );
   
9. mean.model=list(include.mean=F,arfima=F,external.regressors= NULL );
   
10. 
    
11. # univariate spec for 4 variables
    
12. uspec = multispec( replicate(4, ugarchspec(variance.model=variance.model,mean.mode=mean.model,distribution.model="norm") ) )
    
13. 
    
14. # multivariate spec. VAR with 1 lag...(The robust version is slower but
    
15. # uses a least trimmed squares procedure (see the references).
    
16. mspec = dccspec(uspec, VAR = TRUE, lag = 1, lag.max = NULL, lag.criterion = c("AIC", "HQ", "SC",
    
17. "FPE"), external.regressors = NULL, robust.control = list(gamma = 0.25,
    
18. delta = 0.01, nc = 10, ns = 500), dccOrder = c(1, 1), distribution ="mvnorm")
    
19. 
    
20. fit = dccfit(spec = mspec, X)

复制代码

[/code]
这个是出的结果
*---------------------------------*
*          DCC GARCH Fit          *
*---------------------------------*

Distribution         :  mvnorm
Model                :  DCC(1,1)
No. Parameters       :  40
[VAR GARCH DCC UncQ] : [20+12+2+6]
No. Series           :  4
No. Obs.             :  1230
Log-Likelihood       :  8826.14
Av.Log-Likelihood    :  7.18

Optimal Parameters
-----------------------------------
                       Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
[LIBOR.Spread].omega   0.000012    0.000023  0.49779 0.618630
[LIBOR.Spread].alpha1  0.311304    0.111911  2.78172 0.005407
[LIBOR.Spread].beta1   0.687696    0.189478  3.62941 0.000284
[ABCP.Spread].omega    0.000020    0.000011  1.77008 0.076714
[ABCP.Spread].alpha1   0.151828    0.033463  4.53719 0.000006
[ABCP.Spread].beta1    0.847171    0.034853 24.30730 0.000000
[SPX.Return].omega     0.000001    0.000001  0.76251 0.445756
[SPX.Return].alpha1    0.050717    0.014621  3.46882 0.000523
[SPX.Return].beta1     0.941685    0.026818 35.11420 0.000000
[CDS].omega            0.013797    0.006312  2.18578 0.028832
[CDS].alpha1           0.213871    0.044104  4.84925 0.000001
[CDS].beta1            0.785129    0.046411 16.91694 0.000000
[Joint]dcca1           0.007344    0.005529  1.32832 0.184073
[Joint]dccb1           0.936553    0.020565 45.54039 0.000000

Information Criteria
---------------------
                    
Akaike       -14.286
Bayes        -14.120
Shibata      -14.288
Hannan-Quinn -14.224


Elapsed time : 14.30482

对于这个结果我有些疑问，显示的alpha和beta就是各个unigarch对应的参数吗？还有就是如果我要进一步想做出两两相关的动态相关系数的图，应该如何操作，我看dccfit里没有其他的value，如何显示这些相关系数呢？希望老师能给予回答，谢谢

老师，我用rmgarch做了VAR DCC GARCH，想让您帮看一下

1. 老师，我用VAR DCC garch写了一下，希望您帮我看一下是否正确
   
2. [code]library(rmgarch)
   
3. library(rugarch)
   
4. data<-read.table("final_data.txt",head=T,sep="\t")
   
5. 
   
6. X = as.matrix(data[,2:5])
   
7. 
   
8. variance.model=list(model="fGARCH",garchOrder=c(1,1),submodel="GARCH",external.regressors= NULL );
   
9. mean.model=list(include.mean=F,arfima=F,external.regressors= NULL );
   
10. 
    
11. # univariate spec for 4 variables
    
12. uspec = multispec( replicate(4, ugarchspec(variance.model=variance.model,mean.mode=mean.model,distribution.model="norm") ) )
    
13. 
    
14. # multivariate spec. VAR with 1 lag...(The robust version is slower but
    
15. # uses a least trimmed squares procedure (see the references).
    
16. mspec = dccspec(uspec, VAR = TRUE, lag = 1, lag.max = NULL, lag.criterion = c("AIC", "HQ", "SC",
    
17. "FPE"), external.regressors = NULL, robust.control = list(gamma = 0.25,
    
18. delta = 0.01, nc = 10, ns = 500), dccOrder = c(1, 1), distribution ="mvnorm")
    
19. 
    
20. fit = dccfit(spec = mspec, X)

复制代码

[/code]
这个是出的结果
*---------------------------------*
*          DCC GARCH Fit          *
*---------------------------------*

Distribution         :  mvnorm
Model                :  DCC(1,1)
No. Parameters       :  40
[VAR GARCH DCC UncQ] : [20+12+2+6]
No. Series           :  4
No. Obs.             :  1230
Log-Likelihood       :  8826.14
Av.Log-Likelihood    :  7.18

Optimal Parameters
-----------------------------------
                       Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
[LIBOR.Spread].omega   0.000012    0.000023  0.49779 0.618630
[LIBOR.Spread].alpha1  0.311304    0.111911  2.78172 0.005407
[LIBOR.Spread].beta1   0.687696    0.189478  3.62941 0.000284
[ABCP.Spread].omega    0.000020    0.000011  1.77008 0.076714
[ABCP.Spread].alpha1   0.151828    0.033463  4.53719 0.000006
[ABCP.Spread].beta1    0.847171    0.034853 24.30730 0.000000
[SPX.Return].omega     0.000001    0.000001  0.76251 0.445756
[SPX.Return].alpha1    0.050717    0.014621  3.46882 0.000523
[SPX.Return].beta1     0.941685    0.026818 35.11420 0.000000
[CDS].omega            0.013797    0.006312  2.18578 0.028832
[CDS].alpha1           0.213871    0.044104  4.84925 0.000001
[CDS].beta1            0.785129    0.046411 16.91694 0.000000
[Joint]dcca1           0.007344    0.005529  1.32832 0.184073
[Joint]dccb1           0.936553    0.020565 45.54039 0.000000

Information Criteria
---------------------
                    
Akaike       -14.286
Bayes        -14.120
Shibata      -14.288
Hannan-Quinn -14.224


Elapsed time : 14.30482

对于这个结果我有些疑问，显示的alpha和beta就是各个unigarch对应的参数吗？还有就是如果我要进一步想做出两两相关的动态相关系数的图，应该如何操作，我看dccfit里没有其他的value，如何显示这些相关系数呢？希望老师能给予回答，谢谢

Pia 发表于 2013-1-25 19:21
老师，我用rmgarch做了VAR DCC GARCH，想让您帮看一下[/code]
这个是出的结果
*------------------------ ...

omega,alpha和beta就是各个unigarch对应的参数
两两相关的动态相关系数的图，应该如何操作，
这我回答过请参考
   https://bbs.pinggu.org/thread-2139699-1-1.html

老师，你看看这个代码有问题吗，我检查了都没发现有什么问题，但是显示的有些参数alpha，beta却是不显著的，为什么呢？我用的VAR(1),这个是文章中提到的，是不是这个VAR(1)不是对每个变量都适用呢？

epoh 发表于 2013-1-25 19:45
omega,alpha和beta就是各个unigarch对应的参数
两两相关的动态相关系数的图，应该如何操作，
这我回答过 ...

老师，请问那个dcc.para可以自己设定吗，程序包里是（0.01，0.98），就是说我可不可以设为（0.1,0.8）呢？想了好久没有想明白，请老师您帮帮我呀

epoh 发表于 2013-1-16 15:12
a

你好，不知道还能看见这条回复吗。我用ccgarch包得出来了out和DCC，那动态相关系数怎么求呢？已经困扰了一周，希望好心人回复一下，谢谢！！！