楼主: aini不哭
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[问答] dcc-garch模型建立后,怎么每次运行结果都不一样,而且差别很大,这是为什么 [推广有奖]

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aini不哭 发表于 2015-6-15 13:24:29 |AI写论文

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> dcc.results$out
                   a1          a2          a3         A11        A22        A33
estimates 0.003883073 0.003788084 0.001147085 0.217740493 0.25263575 0.15545931
std.err   0.001294391 0.036790708 0.045036528 0.001040531 0.03801355 0.04500609
                   B11        B22        B33   dcc alpha   dcc beta
estimates 0.7264764391 0.68658316 0.78749781 0.002466756 0.98510804
std.err   0.0003719621 0.03127958 0.04224486 0.004077070 0.03573841
> dcc.results$loglik
[1] 965.9809

> dcc.results$out
                    a1         a2           a3         A11        A22
estimates 0.0034047496 0.00674396 0.0009176621 0.200934305 0.36175892
std.err   0.0009140958 0.03070757 0.0319404243 0.001352635 0.04513942
                 A33          B11        B22        B33   dcc alpha   dcc beta
estimates 0.13665333 0.7568094769 0.53573175 0.80567904 0.008776373 0.98061531
std.err   0.04865217 0.0002875256 0.02515092 0.03376469 0.004221550 0.01221129
> dcc.results$loglik
[1] 976.6826

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关键词:DCC-GARCH GARCH模型 ARCH模型 GARCH ARCH 而且 模型

沙发
g4730380 发表于 2015-6-16 06:22:44
GARCH的参数估计一般是采用迭代算法进行逼近的,在初始化的过程中会有随机成分(初始参数是随机选择的)。这种算法得到的其实是局部最优解,但是一般来讲是可以收敛到全局最优——所以每次结果稍有不同也是可以理解的。如果你认为每次差异太大,我觉得有可能是你的 independent variables 之间存在显著相关 (multicolinearity)造成难以获得准确的参数估计。

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