以沪深300和铜期货日收盘价为例,先对原始数据进行对数差分变换,得到各自的对数收益率序列,这里用rhs,rcu代替,在原数据中插入一列命名为t,依次输入1,2,3……,不要用原来的日期(以上操作均在excel完成,以下操作均在stata14完成)
来到stata,导入数据后
tsset t
先根据自相关性确定一下rhs和rcu的均值方程适当的设定形式,这是arma那部分的相关知识
在这里,因为rhs无自相关,因此采用常数均值方程,rcu采用AR(1)形式,带garch(1,1)误差项
mgarch dcc (rhs=)(rcu=L.rcu,nocons),arch(1) garch(1)
就可以得到估计结果了
动态条件方差系数lambda2越大,表明动态条件相关系数变动越大,lambda1+lambda2越大,序列间动态相关性相对越强
然后你还可以通过以下命令得到动态相关系数
predict V*, correlation
(这里的V随便换成什么字母都好,ABCDEFG都可以的)
然后通过以下命令可以画一个时间趋势图
tsline V_rcu_rhs
可以丰富模型内容,希望对你有帮助
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