R中的garchFit函数:多变量数据输入需要公式的最大似然比
garchFit函数是R语言中用于拟合GARCH模型的函数。GARCH模型是一种用于建模和预测金融时间序列波动性的统计模型。在使用garchFit函数时，如果要处理多变量数据输入，需要使用公式的最大似然比。
公式的最大似然比是一种用于估计模型参数的方法，它通过比较观测数据与模型预测值之间的差异，来确定最优的参数值。在多变量数据输入的情况下，可以使用公式的最大似然比来估计每个变量的参数。
GARCH模型的优势在于能够捕捉金融时间序列中的波动性聚集效应，即波动性的变化会随着时间的推移而变化。这使得GARCH模型在金融风险管理和投资组合优化等领域具有广泛的应用。
以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以用于支持GARCH模型的计算和存储需求：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供可扩展的计算资源，用于运行R语言和执行GARCH模型的计算任务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，用于存储和管理GARCH模型的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 云对象存储（Cloud Object Storage，简称COS）：提供安全可靠的对象存储服务，用于存储GARCH模型的输入数据和输出结果。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上产品仅作为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。
相关·内容
1回答
最大似然估计的好算法
、、、
我需要用GARCH/ARCH模型估计一些统计数据。在Matlab中，我使用了如下内容： [fit01,~,LogL01] =garchfit(spec, STAT);
因此，这返回具有最大似然的GARCH模型的三个参数。但是我真的需要知道在garchfit中是如何使
浏览 1提问于2013-09-12得票数 0
3734.9117, 3734.2833, 3734.495)), class = "data.frame", row.names = c(NA, b=garchFit(formula = ~ garch(1, 1), data = df,
init.rec = c("mci", "uev""snig"), gamma
浏览 197提问于2019-01-20得票数 1
回答已采纳
方法scipy.stats.rv_continuous.fit找到使对数似然函数最大化的参数，该对数似然函数由输入数据和分布rv_continuous的规格确定。scipy.stats.rv_continuous.fit的文档没有解释对数似然函数是如何生成的，我想知道是如何生成的。我需
浏览 27提问于2020-01-23得票数 1
回答已采纳
2回答
在maxLik包的maxLik函数中，我有一个作为参数输入的似然函数。), grad=NULL, hess=NULL, x=mtcars, summary(model)
基本上，上述的似然函数是使用最大似</e
浏览 0提问于2013-09-15得票数 4
回答已采纳
1回答
在R中，我试图得到极大似然估计的蒙特卡罗均方误差，我可以为MLE编写一次重复的计算，但我需要多次重复蒙特卡罗计算。我该怎么用R写这个？set.seed(101)
x <- rgumb
浏览 11提问于2022-11-09得票数 1
回答已采纳
1回答
谁能告诉我在python的statsmodel包中估计分数logit模型的参数的方法是什么？
有没有人能给我介绍一下分数logit模型源代码的具体部分？
浏览 14提问于2017-07-15得票数 0
1回答
我很难理解GMMs背后的数学。初始化每个k‘s分量的随机参数使用此责任值更新参数\mu_k, \sigma_k, \pi_k
我的问题
浏览 0提问于2023-04-22得票数 2
回答已采纳
我正在做一个项目，以了解景观中不同海拔的分布。这需要我测量栅格中每个高程有多少个数据点(每个像素=一个高程值)。由于我的地图区域很大，我最终得到了每次选举的非常大的频率计数。我有一个如下所示的数据分布：0, 89021 0.02, 39504 ...现在，我已经根据值的频率计数为这些值计算
浏览 2提问于2020-08-01得票数 1
1回答
我试图研究大量协变量p和高维区域的极大似然估计的分布(这意味着p/n，具有n个样本大小，约为1/5)。我正在生成数据，然后使用statsmodels.api.Logit将参数拟合到我的模型中。问题是，这似乎只适用于一个低维范围(比如300个协变量和40000个观测)。具体来说，我得到的是达到最大迭代次数，日志似然为inf，即发散，以及一个“奇异
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
回答已采纳
我正在使用scikit learn的LinearRegression()建立我的第一个时间序列预测模型。我还遇到了统计模型AutoReg()、ARMA()和SARIMAX()。不幸的是，从文献中我找不到考虑它们的方法。它们是LinearRegression()的替代品吗？他们是ML吗？它们有根本的不同吗？
如果能给我点提示，我会很感激的。谢谢。
浏览 30提问于2021-05-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我的问题是关于受限玻尔兹曼机中的对数似然。我读到过，除了非常小的模型之外，在所有模型中找到精确的对数似然都是困难的，因此引入了对比散度、PCD、伪对数似然等。我的问题是，即使是在一个小模型中，如何找到精确的对数似然？
我遇到了这个公式的几种定义，似乎都是不同
浏览 4提问于2013-06-15得票数 0
2回答
我有一个函数，它接受lambda和一个数据样本，并为每个数据点找到相应的日志似然值：generateLogLikelihood <- function(y, lambda, log=TRUE))LogLikelihood我需要使用优化<e
浏览 1提问于2021-10-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据集。
从dataset文件中，我有一个包含三个变量的列向量，rho、(s_x*)^2和T。总共有N= 3295个观测值。对于两个变量，我想要最大化上面的似然函数: mu和sigma^2。
怎样才能找到mu和sigm
浏览 2提问于2014-02-01得票数 0
回答已采纳
1回答
当样本多类标签是一个热二进制向量(基本相同)时，交叉熵与对数似然之间的联系得到了广泛的表达。交叉熵定义时，标签不是一个热点，而是任何有效的概率分布。日志似然和交叉熵都归结为：在以下情况下：
$i$ -样本索引$k
浏览 0提问于2018-02-24得票数 3
尝试替换我的自定义实现的计算似然概率的高斯混合到IPP程序，如ippsLogGaussMixture_32f_D2，但我不满意，也不理解这个函数的结果，所以我想知道它如何处理我的输入数据，所以我需要公式
浏览 3提问于2012-03-27得票数 1
1回答
我正在对我的数据集进行探索性因子分析，该数据集由23个变量组成(这些变量是向人们提出的问题)。我得到了这些变量的1777个观察值，我想调查可以解释这些变量的潜在因素。因此，我首先使用函数fa()，然后尝试使用函数factanal()，它给出的结果与我难以解释的结果不同。
谁能给我解释一下fa()和factanal()函数之间<e
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
所以这是一个非常简单的问题，就是想不出来。2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
我也在Zelig中尝试过
浏览 7提问于2011-12-22得票数 38
我们可以编写一个简单的函数，根据任何用户指定的分布生成随机变量，包括那些具有不同数量的分布参数的分布：
random_variates <- function(n, distribution, ...)，使用optim()来估计给定数据的参数的最大似然估计，但是对于每个分布，必须有一个特定于分布的日志似然函数</e
浏览 7提问于2022-10-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我在R中做了一些最大似然估计，我有一个数据集c(3,33,12,22,23)，它对应于电池将持续多长时间。电池的续航时间是指数(θ)分布的。我应该画出最大似然函数。
浏览 47提问于2021-09-02得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
