求助 如何使用rgarch 包做带外生变量的garch模型_百度知道如何用R估计ARMA-GARCH模型_百度知道苹果/安卓/wp
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在估计garch模型的时候，要假定一些参数的初始值，这个有没有什么讲究呢？各参数的初始值对后面的估计有影响么？还是我计量学太差了。。。。
载入中......
variance.model = list(model = &sGARCH&, garchOrder = c(1, 1),submodel = NULL, external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE),
表示拟合的方差模型为sGARCH,方差模型的自回归阶数是（1，1），方差模型中未引入外生变量。
mean.model = list(armaOrder = c(1, 1), include.mean = TRUE, archm = FALSE, archpow = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL, archex = FALSE)
表示均值方程为arma(1,1)模型，方程自变量中包含均值，未引入外生变量。
distribution.model = &norm&
表示模型分布假设为正态分布。
将三个部分装入ugarchspec的参数中就可以完成一个sgarch(1,1)-norm模型的模型设定。
myspec=ugarchspec(variance.model = list(model = &sGARCH&, garchOrder = c(1, 1), submodel = NULL, external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE), mean.model = list(armaOrder = c(1, 1), include.mean = TRUE, archm = FALSE, archpow = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL, archex = FALSE), distribution.model = &norm&)
拟合模型的函数是ugarchfit。ugarchfit的参数如下：
ugarchfit(spec, data, out.sample = 0, solver = &solnp&, solver.control = list(),fit.control = list(stationarity = 1, fixed.se = 0, scale = 0), ...)
其中，spec为ugarchspec函数的结果，data为数据对象。solver为优化算法。solver.control设定优化参数，fit.control设定拟合参数。
接上面的例子：
myfit=ugarchfit(myspec,data=sp500ret,solver=&solnp&)
到这里一个garch模型就完成了。
DM小菜鸟 发表于
variance.model = list(model = &sGARCH&, garchOrder = c(1, 1),submodel = NULL, external.regressors =&&...你好，这是单元的吧，请问二元的该如何建立呢？
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你可能喜欢R软件如何在GARCH模型中加入虚拟变量？ - 人大经济论坛 - Powered by Discuz!
作者: feihou928& & 时间:
14:04:34 & & 标题: R软件如何在GARCH模型中加入虚拟变量？
在GARCH模型中加入一个虚拟变量应该如何通过编程实现呢？就是w如何编到程序里呢？？rm(list=ls(all=T))library(rugarch)r=read.table(&F: /数据/1.txt&)w=read.table(&F: /数据/3.txt&)spec = ugarchspec(variance.model =list(model = &sGARCH&, garchOrder = c(1, 1), submodel =NULL, external.regressors =w,variance.targeting = TRUE), mean.model = list(armaOrder = c(1, 1),include.mean = TRUE, archm = FALSE, archpow = 1, arfima = FALSE,external.regressors = NULL, archex = FALSE), distribution.model = &norm&)fit = ugarchfit(data = r, spec = spec)fit
我自己写的程序的运行结果一直报错：警告信息：1: In mean.default(newX[, i], ...) :&&argument is not numeric or logical: returning NA2: In .solnpsolver(pars, fun, Ifn, ILB, IUB, control, LB, UB, ...) : rgarch--&warning: no convergence...
3: In .sgarchfit(spec = spec, data = data, out.sample = out.sample,&&: ugarchfit--&warning: solver failer to converge.& fit
*---------------------------------**& && && & GARCH Model Fit& && &&&**---------------------------------*
Conditional Variance Dynamics& &-----------------------------------GARCH Model& &&&: sGARCH(1,1)Mean Model& && &: ARFIMA(1,0,1)Distribution& & : norm
Convergence Problem:Solver Message: Error in fun(pars, ...) : (串列)对象不能强制改变成'double'种类 求大神指教啊啊啊啊！！！！！！！！！！！！！！1
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作者: 1_Alice& & 时间:
作者: DM小菜鸟& & 时间:
给你举个例子吧，感觉这个还是比较详细的
举一个例子：#get datare &- read.table(&return.csv&,sep=&,&,header=TRUE)re[,1] &- as.character(re[,1])re[,1] &- as.Date(re[,1]) #create dummy variablere$T &- re[,1]&as.Date(&&)re$T &- as.numeric(re$T)T &- as.matrix(re$T) library(&xts&)xts &- as.xts(re[,-1],order.by=re[,1]) library(&rugarch&)#GARCH specificationgarchspec &- ugarchspec(variance.model = list(model = &sGARCH&, garchOrder = c(1, 1),& && && && && && && && &submodel = NULL, external.regressors = T,& && && && && && && && &variance.targeting = FALSE),& && && && && && && && &mean.model = list(armaOrder = c(0, 0), include.mean = TRUE,& && && && && && && && &archm = TRUE, archpow = 1, arfima = FALSE,& && && && && && && && &external.regressors = NULL, archex = FALSE),& && && && && && && && &distribution.model = &ged&,& && && && && && && && &start.pars = list(), fixed.pars = list()) #fittingfit &- ugarchfit(spec=garchspec, data=xts[,1], out.sample = 0,solver=&solnp&,& && && && && &&&solver.control = list(trace=0), fit.control =& && && && && &&&list(stationarity = 1, fixed.se = 0, scale = 0, rec.init = 0.7))show(fit)
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