garch dcc用matlab,MRS DCC GARCH 模型的MATLAB 程序修改
这个是用先从朋友的哪里找到的程序,然后再修改。朋友程序的原出处:
https://bbs.pinggu.org/viewthread.php?tid=1109721&page=1#pid9381852
这个是他在论坛的帖子。
然后,尝试规范地写成 ucsd_garch 里 dcc_mvgarch 的估计函数形式。不过有一定的错误。状态转移概率甚至会超过1,达到1.4多。
附上程序压缩文件,里面还有论文一篇,期待懂的朋友修改下,如果结果理想。奖励100论坛币。
很期待 epoh 的回复,我期待朋友们帮忙解决这个问题。
注意:这个是根据ucsd_garch 工具箱的形式修改,会调用里面的函数,使用前先确定已经装上这个工具箱,要不估计的时候,tgach等估计函数会没用,会导致错误。所以在使用前,请务必先装上Ucsd_garch toolbox。
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最近忙这个程序用了将近一个月,都差点忘记了自己9月得考一个重要的从业资格证书。暂且只能到这里了。我再把最新修改的程序上传,让后来者可以继续。Epoh说得对,第一步的估计就缺少了 Markov regime swithcing 效应。 第一步调用时 stdresid=fattailed_garch(para,data);这里没有加入状态效应。等后面主优化函数,
[dccpara,]=fmincon('mrs_dcc_mvgarch_likelihood',dccstarting,……opion,stdresid,,,);等到这里调用时, Qt(t)=(1-a-b)Qbar+a*(stdresid(state)(t-1)'*stdresid(state)(t-1)+b*Qt(t-1);,此时函数里的 stdresid(state)(t-1),就缺少状态效应。所以这个程序的修改很复杂。
同时的,因为这样书写。一个是缺少一般性,强行定格在“两个状态”,程序代码臃肿,不美观,zhangtao老师也说这个程序不好阅读。这个是需要后来继续修改的人值得考虑的地方。另一个推荐是看 朱钧钧 提到的 3-state_garch 模型的程序,这个用的是 Ggriddy Gibbs sampling。这个算法用的是 Markov chain monte carlo 算法,避免了MLE 算法陷入局部最优解的可能。
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MarkovDccSource 是2011年6月27日上传,也把有 swgarchlike() 这个函数的文件夹包含进去,让后来的人可以参考修改 fattailed_garch()函数,让它可以有状态转移效应。
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