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R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测

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拓端
发布于 2023-08-31 00:16:22
发布于 2023-08-31 00:16:22
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本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程(当然这也涉及广义上的QRM)来拟合和预测风险价值(Value-at-Risk,VaR)

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library(qrmtools)# 绘制qq图

library(rugarch)

模拟数据

我们考虑具有t分布的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程

将ARMA-GARCH模型拟合到(模拟的)数据

拟合一个ARMA-GARCH过程。

ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例

01

02

03

04

计算VaR时间序列

计算风险价值估计值。请注意,我们也可以在这里使用基于GPD的估计模型。

通过随机性检查进行回测

我们来回测一下VaR估计值。

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## 回测 VaR_0.99
btest <- VaRTest(alpha,actual =X,VaR =VaR,conf.level =0.95)
btest$expected.exceed# 0.99 * n

## [1] 990

btest$actual.exceed

## [1] 988

btest$uc.Decision
# unconditional test decision (note: cc.Decision is NA here)

## [1] "Fail to Reject H0"

基于拟合模型预测VaR

现在预测风险价值。

模拟(X)的未来序列并计算相应的VaR

模拟路径,估算每个模拟路径的VaR(注意,quantile()这里不能使用,所以我们必须手动构建VaR)。

本文选自《R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测》。

点击标题查阅往期内容

时间序列分析:ARIMA GARCH模型分析股票价格数据

GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验

【视频】时间序列分析:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

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金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

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R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测

R语言GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测

matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计

Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析

GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较

matlab估计arma garch 条件均值和方差模型

R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析

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原始发表:2023-05-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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