我想用AR-GARCH模型来拟合股票数据，但扰动项分布不常见不可选，该怎么自行设定innovation distribution呢？

  • Z时代
  • 2024-03-03
  • 分类：IT

题目描述

我想用AR-GARCH模型来拟合股票数据，但扰动项分布由于不常见不常用，不是高斯、学生T、广义误差等分布，在Matlab、Python、R语言的各种garch相关的包里面不可选，需要自己设定分布的概率密度函数，搜寻了好久无果，希望有人可以赐教或者指点一条学习明路，非常感谢
Matlab、Python、R语言应该都可以做到，但由于绝大数人用的是常见分布，一直没找到解决办法
（我是不是要找到这些语言的garch包，然后按我的需求去修改包里面的代码）
我想用AR-GARCH模型来拟合股票数据，但扰动项分布不常见不可选，该怎么自行设定innovation distribution呢？
其中s,k是分布函数参数

R语言相关代码

设定GARCH模型的形式

sGARCHspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(2, 2),

                                      include.mean = TRUE), 
                    variance.model = list(model = 'sGARCH', 
                                          garchOrder = c(1, 1)), 
                    distribution.model = 'ged')

建立GARCH模型

sGARCHfit = ugarchfit(sGARCHspec, data = df$rate, solver = 'hybrid')
sGARCHfit

以上是 我想用AR-GARCH模型来拟合股票数据，但扰动项分布不常见不可选，该怎么自行设定innovation distribution呢？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/p/938780.html

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