楼主: lqlqlq
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求助:有哪些软件可以计算ARFIMA,FIGARCH模型 [推广有奖]

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如题:

不知有哪些软件可以计算ARFIMA,FIGARCH模型呢?不知网上能否提供一些相关的解决这类模型的免费软件下载呢?希望这方面的高手指点.

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关键词:FIGARCH GARCH模型 IGarch ARCH模型 ARFIMA 模型 软件 ARFIMA FIGARCH

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hkswen 发表于3楼  查看完整内容

ARFIMA在PCGIVE10.4,FIGARCH在G@RCH4.0

gloryfly 发表于4楼  查看完整内容

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沙发
gemini69 发表于 2005-9-16 02:34:00 |只看作者 |坛友微信交流群

如果你了解什麽是 ARFIMA、FIGARCH,

你应该要问的是: 什麽软件不能用来估计这类模型!

如EViews这类的笨蛋软件都能解决这两类模型,

PcGive、Ox、SPlus、R、Gauss、Rats、Gretl.

..............等等,能估计的,太多了嘛!。

[此贴子已经被作者于2005-9-16 2:35:05编辑过]

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藤椅
hkswen 发表于 2005-9-16 12:14:00 |只看作者 |坛友微信交流群
ARFIMA在PCGIVE10.4,FIGARCH在G@RCH4.0
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gloryfly 在职认证  发表于 2005-9-16 15:05:00 |只看作者 |坛友微信交流群
S-PLUS的Finmetrics模块
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你们世俗的人都认为大侠是玉树临风的 难道 大侠就不能矮胖吗?

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报纸
yosiyosi8 发表于 2005-9-16 16:55:00 |只看作者 |坛友微信交流群

GAUSS的FANPAC - Financial Analysis Package

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地板
fj102 发表于 2005-9-16 17:06:00 |只看作者 |坛友微信交流群

gemini69,你的价格太高了

我到是很想看你的内容

就是钱不够

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haoqm 发表于 2005-9-16 22:12:00 |只看作者 |坛友微信交流群

GAUSS的FANPAC

PCGIVE G@RCH

Finmetrics

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8
秋日私语 发表于 2005-9-17 01:01:00 |只看作者 |坛友微信交流群
以下是引用gemini69在2005-9-16 2:34:08的发言:

如果你了解什麽是 ARFIMA、FIGARCH,

你应该要问的是: 什麽软件不能用来估计这类模型!

如EViews这类的笨蛋软件都能解决这两类模型,

..............等等,能估计的,太多了嘛!。

真的假的,不会这么贵的东东吧。我估计该兄是唬人的

淡定,寻求心灵的宁静

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9
gemini69 发表于 2005-9-17 01:29:00 |只看作者 |坛友微信交流群
以下是引用秋日私语在2005-9-17 1:01:23的发言:

真的假的,不会这么贵的东东吧。我估计该兄是唬人的

知识无价,更遑论论坛币这种虚拟的咚咚!

ARFIMA、FIGARCH,现在没有一个大家都满意的估计方式,所涉及的技巧,需要的是

Gamma function、 ML estimation、 some theories under time and frequency domain,

换言之,这也是看懂文献的基本要求!

而如果你具备的话, 那还就是回到我说过的,你应该要问的是什麽软件不能拿来估算两类模型,故以 EViews傻瓜软件来当例子!

一堆软件,俯拾皆工具, 因为很好估算嘛! 预测等等,也不是问题呀! 不然那些文献是发表假的吗?

反之,你若不具备那些基础,你跑 ARFIMA、FIGARCH 干嘛呢? 又不懂,到时又引发出一堆涉及计量基础的问题,怎麽估算呀? 怎麽调整呀? 怎麽选择呀? 干嘛,本末倒置的学习呀?

随便玩玩 "回归" 这种大众通俗简单的玩意就好了嘛! 更何况, ARIMA、ARCH family 还不够玩耍的吗? 只是 long memory, 多放几个ar terms, "异曲同工之妙"!

就算 能记住较久, 预测较长, 资料也有其限制嘛, 这种预测, 有多少叁考价值呢?

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10
fj102 发表于 2005-9-17 01:54:00 |只看作者 |坛友微信交流群

just correct something, Long memory models in fact incorporate both stationary and nonstationary process that is , when d=0 or d=1. Depend on the values you estimate.

Again, long memory is not just for long time dependent. In fact, when you have mixed data like mixed unit root and stationary data, long memory will play an important role in it. For example, monthly inflation data,output growth data, daily stock index data exchange rate data. Sometimes, even for most unit root test, it may misspecify the long memory process as unit root process.

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