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用R语言做GARCH-MIDAS
于果1992
6103 19
2022-04-21
想用mfGARCH包做GARCH-MIDAS，变量是收益率，协变量是月度已实现方差，想据此识别出收益率序列的长期波动和短期波动。代码是fit_mfgarch(data = mylist2, y = "return", x = "rv",low.freq = "month", K = 24)。做出来结果tau（长期波动率）和g（短期波动率）前面都是NA，请问有哪位老师知道原因吗？焦急的菜鸟博士请求高人指导
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1258225671
2022-4-21 11:50:42
因为需要用滞后的低频因子去计算长期波动率，为了保证高频收益率能够对应一定滞后阶数的低频因子，前若干期的高频收益率样本需要被丢弃掉。如果低频因子滞后12个月，那么最开始那一年的高频收益率样本就没有被利用到，对应的长期波动率与短期波动率自然就为NA。
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1258225671
2022-4-21 14:14:56
因此改变滞后阶数就会改变高频数据有效样本，这样一来，不同滞后阶数下的AIC与BIC就不具有可比性了。这个程序包无法根据信息准则去确定最优滞后阶数，这是它的缺陷，也是经常会被误用的地方。
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于果1992
2022-4-21 14:48:43
1258225671 发表于 2022-4-21 11:50
因为需要用滞后的低频因子去计算长期波动率，为了保证高频收益率能够对应一定滞后阶数的低频因子，前若干期 ...
明白了，特别感谢您的回复。看论文中有一个疑惑，设定短期波动率服从GJR-GARCH(1,1)，长期波动率是正负已实现半方差的加权和tau=tau1+θ1∑RS(+)+θ2∑RS(-)。把波动率分解成长期（和短期）好的波动和坏的波动了。我的理解是正、负半方差相当于两个协变量。但是fit_mfgarch输出只有一个tau和一个g，不知道怎么分成好的波动和坏的波动的。这块仍然很疑惑。请问这方面您有所研究吗？希望得到您的指教。
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1258225671
2022-4-21 15:11:20
于果1992 发表于 2022-4-21 14:48
明白了，特别感谢您的回复。看论文中有一个疑惑，设定短期波动率服从GJR-GARCH(1,1)，长期波动率是正负已 ...
在mfGARCH包中，长期波动方程不能使用tau=tau1+θ1∑RS(+)+θ2∑RS(-)，只能使用tau=exp(tau1+θ1∑RS(+)+θ2∑RS(-))，这样tau被分解成三部分：tau = exp(tau1)*exp(θ1∑RS(+))*exp(θ2∑RS(-))。在fit_mfgarch的返回值中，有权重函数值，可以基于此编写代码对两个低频因子分别做midas滤波并取exp。
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于果1992
2022-4-21 15:33:42
1258225671 发表于 2022-4-21 15:11
在mfGARCH包中，长期波动方程不能使用tau=tau1+θ1∑RS(+)+θ2∑RS(-)，只能使用tau=exp(tau1+θ1∑RS(+) ...
原来如此，豁然开朗。真是太感谢您了！还想问一下，我看r package‘mfGARCH’里只有哪些函数和参数代表什么意思。您说的这个包里只能用指数形式计算长期波动率是看package里Description里的原文知晓的吗？还有就是tau=tau1+θ1∑RS(+)+θ2∑RS(-)这种形式可以在别的包里实现吗，还是只能自己编写代码？
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