用winrats做dcc-mvgarch出的结果，求解释！

58771

收藏 2011-10-15

从网上找到的程序套用出来的，不明白各变量什么含义，和从文献上看到的对应不上……求高手解释！

程序（来自pinggu一位同学的回复，找不到在哪了看的了，在此感谢该同学热心提供）：
all 350
open data 123.xls
data(format=xls,org=columns) / szgz szzs

compute n=2
dec vect[series] x(n)
compute i=0
dofor [string] s = 'szgz' 'szzs'
compute xrate=s,i=i+1
set x(i) = 100.0*log(%s(xrate)/%s(xrate){1})
end dofor

dec vect[series] eps(n)
dec vect fullbeta(4*n+2)

do i=1,n
garch(p=1,q=1,resids=r,hseries=h) / x(i)
set eps(i) = r/sqrt(h)
do j=1,4
   compute fullbeta(n*(j-1)+i)=%beta(j)
end do j
end do i

vcv(matrix=rr)
# eps
dec series[symm] uu q
gset uu %regstart() %regend() = %outerxx(%xt(eps,t))
gset uu 1 %regstart()-1 = rr
gset q  = rr
nonlin a b
dec frml[symm] qf
frml qf = (qx=(1-a-b)*rr+a*uu{1}+b*q{1})
frml logl = q=qf,%logdensity(%cvtocorr(q),%xt(eps,t))
compute b=.80,a=.10
maximize logl 2 *
compute fullbeta(4*n+1)=%beta(1),fullbeta(4*n+2)=%beta(2)
garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bhhh,initial=fullbeta,iters=1) / x

结果：

MV_GARCH, DCC - Estimation by BHHH
NO CONVERGENCE IN 1 ITERATIONS
LAST CRITERION WAS  0.3207873
Usable Observations 350
Log Likelihood                   -871.98268799

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                -0.110164926  0.057507441    -1.91566  0.05540790
2.  Mean(2)                -0.120592024  0.054127703    -2.22792  0.02588606
3.  C(1)                   3.886182140  0.433119528    8.97254  0.00000000
4.  C(2)                   0.050186732  0.008748604    5.73654  0.00000001
5.  A(1)                   -0.012518189  0.008799015    -1.42268  0.15482874
6.  A(2)                   0.025957364  0.005339964    4.86096  0.00000117
7.  B(1)                   -0.786725247  0.190925359    -4.12059  0.00003779
8.  B(2)                   0.947712044  0.008133608 116.51804  0.00000000
9.  DCC(1)                   0.033562707  0.020591364    1.62994  0.10311398
10. DCC(2)                   0.421838028  0.488911587    0.86281  0.38824169

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epoh

2011-10-15 22:28:52

你那已经是旧版的了

现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf

第一个series garch(1,1) Mean(1) C(1) A(1) B(1)

第二个series garch(1,1) Mean(2) C(2) A(2) B(2)

第三个series garch(1,1) Mean(3) C(3) A(3) B(3)

************
open data g10xrate.xls
data(format=xls,org=columns) 1 6237 usxjpn usxfra usxsui
*
set xjpn = 100.0*log(usxjpn/usxjpn{1})
set xfra = 100.0*log(usxfra/usxfra{1})
set xsui = 100.0*log(usxsui/usxsui{1})
*
* Examples with the different choices for the MV option
*
garch(p=1,q=1,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=diag) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=cc) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=dcc) / xjpn xfra xsui
.....
.....

************

MV-GARCH, DCC - Estimation by BFGS
Convergence in 38 Iterations. Final criterion was  0.0000068 <=  0.0000100
Usable Observations                   6236
Log Likelihood                   -11814.4403

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  Mean(1)                      0.003985855  0.005875531    0.67838  0.49752940
2.  Mean(2)                   -0.003136548  0.006242114    -0.50248  0.61532870
3.  Mean(3)                   -0.003075792  0.007394020    -0.41598  0.67742194
4.  C(1)                         0.008500817  0.001090221    7.79734  0.00000000
5.  C(2)                         0.012486309  0.001309289    9.53671  0.00000000
6.  C(3)                         0.016570990  0.001872334    8.85044  0.00000000
7.  A(1)                         0.151681425  0.009804234    15.47101  0.00000000
8.  A(2)                         0.138388680  0.007233548    19.13151  0.00000000
9.  A(3)                         0.123714941  0.007368073    16.79068  0.00000000
10. B(1)                         0.851986104  0.008444970 100.88682  0.00000000
11. B(2)                         0.848520831  0.007099401 119.52006  0.00000000
12. B(3)                         0.857975477  0.007948108 107.94714  0.00000000
13. DCC(1)                      0.053241536  0.003415218    15.58950  0.00000000
14. DCC(2)                      0.939058550  0.004030189 233.00610  0.00000000

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zhangtao

2011-10-16 16:42:32

epoh 发表于 2011-10-15 22:28
你那已经是旧版的了现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf第一个series garch(1,1) Mean(1) C(1) A(1) B(1) ...

epoh老师，您好！
   garchmv.rpf这个文件能在winrats7.0上运行吗？
与7.0的以下程序有什么区别？
GARCHMV.PRG
* Manual Example 12.2
*
open data g10xrate.xls
data(format=xls,org=columns) 1 6237 usxjpn usxfra usxsui
*
set xjpn = 100.0*log(usxjpn/usxjpn{1})
set xfra = 100.0*log(usxfra/usxfra{1})
set xsui = 100.0*log(usxsui/usxsui{1})
*
garch(p=1,q=1,iters=200,hmatrices=hh) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=bek,method=bfgs,iters=200,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=diag,hmatrices=hd,rvectors=rd) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=cc) / xjpn xfra xsui
garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bfgs) / xjpn xfra xsui
*
* Compute the covariance matrix of the standardized residuals from
* the diagonal GARCH
*
set z1 = rd(t)(1)/sqrt(hd(t)(1,1))
set z2 = rd(t)(2)/sqrt(hd(t)(2,2))
set z3 = rd(t)(3)/sqrt(hd(t)(3,3))
vcv(matrix=cc)
# z1 z2 z3
*
* Compute the correlations from the multivariate GARCH
*
set rho12 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))
set rho13 = hh(t)(1,3)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(3,3))
set rho23 = hh(t)(2,3)/sqrt(hh(t)(2,2)*hh(t)(3,3))
graph(header="Correlation of JPN with FRA",vgrid=||cc(1,2)||)
# rho12
graph(header="Correlation of JPN with SUI",vgrid=||cc(1,3)||)
# rho13
graph(header="Correlation of FRA with SUI",vgrid=||cc(2,3)||)
# rho23
*
* AR(1) models for each
*
equation(constant) jpneq xjpn 1
equation(constant) fraeq xfra 1
equation(constant) suieq xsui 1
group ar1 jpneq fraeq suieq
garch(p=1,q=1,model=ar1,mv=dcc,pmethod=simplex,piter=20,method=bfgs,iters=200,trace) / xjpn xfra xsui
*
* Compute correlations into the forecast period, and graph them along with some of the final
* values from the actual sample. The GRID option puts a vertical line at the separation
* between actual data and forecasts.
*
garch(p=1,q=1,iters=200,hmatrices=hh,rvectors=us) / xjpn xfra xsui
@MVGarchFore(steps=100) hh us
set rho12 6238 6337 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))
set rho13 6238 6337 = hh(t)(1,3)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(3,3))
set rho23 6238 6337 = hh(t)(2,3)/sqrt(hh(t)(2,2)*hh(t)(3,3))
graph(header="Correlation of JPN with FRA",vgrid=||cc(1,2)||,grid=(t==6237))
# rho12 6100 6337
graph(header="Correlation of JPN with SUI",vgrid=||cc(1,3)||,grid=(t==6237))
# rho13 6100 6337
graph(header="Correlation of FRA with SUI",vgrid=||cc(2,3)||,grid=(t==6237))
# rho23 6100 6337
*
* Estimation using MAXIMIZE
* The initial few lines of this set the estimation range, which needs to be done explicitly,
* and the number of variables. Then, vectors for the dependent variables, residuals and
* residuals formulas are set up. The SET instructions copy the dependent variables over into
* the slots in the vector of series.
*
compute gstart=2,gend=6237
compute n=3
dec vect[series] y(n) u(n)
dec vect[frml] resid(n)
set y(1) = xjpn
set y(2) = xfra
set y(3) = xsui
*
* This is specific to a mean-only model. It sets up the formulas (the &i are needed in the
* formula definitions when the FRML is defined in a loop), and estimates them using NLSYSTEM.
* This both initializes the mean parameters, and computes the unconditional covariance matrix.
* If you want more general mean equations, the simplest way to do that would be to define each
* FRML separately.
*
dec vect b(n)
nonlin(parmset=meanparms) b
do i=1,n
frml resid(i) = (y(&i)-b(&i))
end do i
nlsystem(parmset=meanparms,resids=u) gstart gend resid
compute rr=%sigma
*
* The paths of the covariance matrices and uu' are saved in the SERIES[SYMM] names H and UU.
* UX and HX are used to pull in residuals and H matrices.
*
declare series[symm] h uu
*
* ux is used when extracting a u vector
*
declare symm hx(n,n)
declare vect ux(n)
*
* These are used to initialize pre-sample variances.
*
gset h  * gend = rr
gset uu * gend = rr
*
* This is a standard (normal) log likelihood formula for any multivariate GARCH model.
* The difference among these will be in the definitions of HF and RESID. The function
* %XT pulls information out of a matrix of SERIES.
*
declare frml[symm] hf
*
frml logl = $
hx = hf(t) , $
%do(i,1,n,u(i)=resid(i)) , $
ux = %xt(u,t), $
h(t)=hx, uu(t)=%outerxx(ux), $
%logdensity(hx,ux)
*****************************************************
*
* Standard GARCH(1,1)
*
dec symm vcs(n,n) vas(n,n) vbs(n,n)
compute vcs=rr,vbs=%const(0.05),vas=%const(0.05)
nonlin(parmset=garchparms) vcs vas vbs
frml hf = vcs+vbs.*h{1}+vas.*uu{1}
maximize(parmset=meanparms+garchparms,pmethod=simplex,piters=10,method=bfgs,iters=400) logl gstart gend
*****************************************************
*
* CCC
* The correlations are parameterized using an (n-1)x(n-1) matrix for
* the subdiagonal. The (i,j) element of this will actually be the
* correlation between i+1 and j.
*
dec symm qc(n-1,n-1)
dec vect vcv(n) vbv(n) vav(n)
*
function hfcccgarch time
type symm hfcccgarch
type integer time
do i=1,n
compute hx(i,i)=vcv(i)+vav(i)*h(time-1)(i,i)+vbv(i)*uu(time-1)(i,i)
do j=1,i-1
   compute hx(i,j)=qc(i-1,j)*sqrt(hx(j,j)*hx(i,i))
end do j
end do i
compute hfcccgarch=hx
end
*
frml hf = hfcccgarch(t)
nonlin(parmset=garchparms) vcv vbv vav qc
compute vcv=%xdiag(rr),vbv=%const(0.05),vav=%const(0.05),qc=%const(0.0)
maximize(parmset=meanparms+garchparms,pmethod=simplex,piters=10,method=bfgs) logl gstart gend

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 60 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Usable Observations 6236
Log Likelihood                -11835.65541089

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                0.004649082  0.006576630    0.70691  0.47962269
2.  Mean(2)                -0.003482788  0.006942195    -0.50168  0.61588981
3.  Mean(3)                -0.002343658  0.008167577    -0.28695  0.77415329
4.  C(1,1)                   0.009018787  0.001134922    7.94661  0.00000000
5.  C(2,1)                   0.005698447  0.000749274    7.60530  0.00000000
6.  C(2,2)                   0.011514300  0.001467482    7.84630  0.00000000
7.  C(3,1)                   0.006014742  0.000786802    7.64454  0.00000000
8.  C(3,2)                   0.009941049  0.001281123    7.75964  0.00000000
9.  C(3,3)                   0.012776962  0.001603110    7.97011  0.00000000
10. A(1,1)                   0.105858581  0.007515938    14.08455  0.00000000
11. A(2,1)                   0.093978611  0.006049520    15.53489  0.00000000
12. A(2,2)                   0.128210057  0.006786935    18.89072  0.00000000
13. A(3,1)                   0.088845884  0.005500928    16.15107  0.00000000
14. A(3,2)                   0.113667210  0.005960698    19.06945  0.00000000
15. A(3,3)                   0.111557248  0.006229681    17.90738  0.00000000
16. B(1,1)                   0.883925113  0.007977380 110.80394  0.00000000
17. B(2,1)                   0.890949460  0.006338829 140.55426  0.00000000
18. B(2,2)                   0.860817189  0.007062831 121.87990  0.00000000
19. B(3,1)                   0.897615376  0.005766485 155.66075  0.00000000
20. B(3,2)                   0.874823517  0.006191925 141.28459  0.00000000
21. B(3,3)                   0.877439677  0.006275555 139.81866  0.00000000

MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in 95 Iterations. Final criterion was  0.0000068 <=  0.0000100
Usable Observations 6236
Log Likelihood                -11821.74555534

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                0.005278552  0.006003487    0.87925  0.37926700
2.  Mean(2)                -0.002367253  0.005423869    -0.43645  0.66250955
3.  Mean(3)                -0.002512941  0.006388059    -0.39338  0.69403817
4.  C(1,1)                   0.082829938  0.005052362    16.39430  0.00000000
5.  C(2,1)

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iloveyou21

2011-10-16 18:46:28

不知能否上传源代码

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epoh

2011-10-16 19:31:15

我看差异不大,

就多了garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui

不过winrats 8,univariate garch and multivariate garch

多了图形介面,类似eviews,对初学者来说相当方便.

详请看chap 9 ARCH and GARCH Models.pdf

chap 9 ARCH and GARCH Models.pdf
大小:(776.05 KB)

马上下载

不知楼上,需要的是哪一个代码

garchmv.prg or garchmv.rpf or both

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zhangtao

2011-10-17 17:08:33

epoh 发表于 2011-10-16 19:31
我看差异不大,就多了garch(p=1,q=1,mv=ewma) / xjpn xfra xsui不过winrats 8,univariate garch and multiva ...

epoh老师，您好！
garchmv.rpf 是什么文件格式？我是第一次看到rpf这种文件格式，用什么方法可以打开？
您能把garchmv.rpf这个文件上传吗？我想想看看在winrats7中能否打开？
非常感谢！

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epoh

2011-10-17 17:52:42

After some research, we(estima) have decided to standardize on the use of the
extension .RPF, standing for RATS Program File. These will still be
plain text---they just won't raise any flags with the mail filters.
Future versions of RATS will have both .RPF and .PRG on the first item
in the file type box on File-Open, and .RPF will open directly using RATS.
(.PRG also has the problem that it's in use by several other programs).
The other file types associated with RATS
(.SRC for "source" files, .RGF for native graphics and .RAT for native data)
seem to cause no problems and will be retained as is.
garchmv.rpf

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110teddy

2011-10-26 22:16:39

epoh 发表于 2011-10-15 22:28
你那已经是旧版的了现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf第一个series garch(1,1) Mean(1) C(1) A(1) B(1) ...

我安装了winrats8.0，用我自己的数据作出了下面的结果。
我也看了您上传的关于GARCH的介绍，看英文有的吃力。我不明白“mean(1)\mean(2)”这个变量是什么意思,给出的数值表示什么？
说明中给出的解释是：“Mean model parameters in the standard order for regressions.If you use the default mean model,the coefficient will be labeled as Mean.If you used the REGRESSORS option,these will be labeled as they would for any other regression.”
我现在只看明白了bekk-mvgarch，对于dcc-garch还不明白，C、A、B、DCC分别指的什么也对应不上，因为只能从文献上看相关的理论部分，却没有什么好的教材。您能推荐一下关于多元GARCH的教材吗，谢谢！
MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in 86 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Usable Observations                      351
Log Likelihood                   -3646.2862

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
***************************************************************************
1.  Mean(1)                      2974.566925    9.029344 329.43333  0.00000000
2.  Mean(2)                      2989.694668    8.903685 335.78173  0.00000000
3.  C(1,1)                         29.512678    5.208218    5.66656  0.00000001
4.  C(2,1)                         25.885671    5.558369    4.65706  0.00000321
5.  C(2,2)                         5.301871    1.069381    4.95789  0.00000071
6.  A(1,1)                         1.498295    0.052555    28.50908  0.00000000
7.  A(1,2)                         0.832965    0.082663    10.07668  0.00000000
8.  A(2,1)                         -0.731245    0.077312    -9.45835  0.00000000
9.  A(2,2)                         -0.057224    0.111688    -0.51235  0.60840398
10. B(1,1)                         0.087524    0.092558    0.94561  0.34434818
11. B(1,2)                         -0.549036    0.063430    -8.65573  0.00000000
12. B(2,1)                         0.555520    0.063509    8.74717  0.00000000
13. B(2,2)                         1.189754    0.052427    22.69362  0.00000000

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epoh

2011-10-27 19:05:33

Engle and Sheppard (2001)将 DCC 的估计简化成两步骤:

第一阶段利用单变量的 GARCH模型估计出 N 个市场的条件变异数，

第二阶段则是利用标准化后的残差估计动态条件相关系数模型的参数

多元GARCH的教材,比较全面性的,可以参考G@RCH网页说明

http://www.core.ucl.ac.be/~laurent/G@RCH/site/default.htm

**************************************************************

底下用Dynamic Conditional Correlations in Political Science.pdf

GARCH-DCC,Palestinian-Jordanian Interaction,来说明

请注意参照page 13/17 Table4 & page 14/17 Figure(5)

尤其是Table 4,底下的公式说明

Dynamic Conditional Correlations in Political Science.pdf
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有2个 timeseries : paljordf , jorpaldf

第一阶段:

第一个timeseries,paljordf作单变量 GARCH((1,1)模型,得结果如下:

这就是你说你不清楚的 Mean , C , A , B

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in    2 Iterations. Final criterion was  0.0000007 <=  0.0000100
Dependent Variable X(1)
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations                      302
Log Likelihood                   -949.5195

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  Mean                         1.241220733  0.300907014    4.12493  0.00003708
2.  C                         16.629207303  0.713892438    23.29372  0.00000000
3.  A                            0.096065928  0.033643705    2.85539  0.00429839
4.  B                            0.390965289  0.023385351    16.71838  0.00000000
****

第二个timeseries,jorpaldf作单变量 GARCH((1,1)模型,得结果如下:

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in    1 Iterations. Final criterion was  0.0000017 <=  0.0000100
Dependent Variable X(2)
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations                      302
Log Likelihood                   -985.1334

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  Mean                         0.871633023  0.363485132    2.39799  0.01648540
2.  C                         12.595500456  0.839978165    14.99503  0.00000000
3.  A                            0.239965400  0.032834107    7.30842  0.00000000
4.  B                            0.501668102  0.021182734    23.68288  0.00000000
***********

第二阶段:利用标准化后的残差,估计动态条件相关系数模型的参数

MAXIMIZE - Estimation by BFGS
Convergence in 7 Iterations. Final criterion was 0.0000005 <= 0.0000100
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations 302
Function Value -819.46800090

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
*******************************************************************************
1.  A                      0.0568103431 0.0181977849    3.12183  0.00179732
2.  B                      0.9024344053 0.0299439384    30.13747  0.00000000

以上结果就是Table 4

******************

接着对 full model作进一步优化可得结果如下:

MV_GARCH, DCC - Estimation by Simplex
Monthly Data From 1979:05 To 2004:06
Usable Observations 302
Log Likelihood -1892.25407312

Variable                   Coeff
*****************************************
1.  Mean(1)                1.349712367
2.  Mean(2)                1.019877717
3.  C(1)                   21.226698274
4.  C(2)                   15.127824269
5.  A(1)                   0.302760614
6.  A(2)                   0.352185079
7.  B(1)                   0.152136311
8.  B(2)                   0.401328526
9.  DCC(1)                   0.096570674
10. DCC(2)                   0.896468932

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ywh19860616

2011-11-27 08:55:36

zhangtao 发表于 2011-10-16 16:42
epoh老师，您好！
garchmv.rpf这个文件能在winrats7.0上运行吗？
与7.0的以下程序有什么区别？

epoh老师，我执行garchmv.rpf

出现如下错误：
## SX11. Identifier SPILLOVER is Not Recognizable. Incorrect Option Field or Parameter Order?
>>>>ariances=spillover)<<<<

这错误如何判别？
运行garchmv.prg正常，不会出现错误

epoh老师，这里面http://www.estima.com/forum/viewtopic.php?f=11&t=1274程序
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
test(zeros,title="Test for variance causality of JPN to FRA/SUI")
# 11 12 20 21
test(zeros,title="Test for variance causality of FRA/SUI to JPN")
# 13 16 22 25
test部分不能运行，为什么？

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epoh

2011-11-27 13:49:58

ywh19860616 发表于 2011-11-27 08:55
epoh老师，我执行garchmv.rpf

出现如下错误：

garchmv.rpf 要在winrats 8.0执行.
*****
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn xfra xsui
test(zeros,title="Test for variance causality of JPN to FRA/SUI")
# 11 12 20 21
test(zeros,title="Test for variance causality of FRA/SUI to JPN")
# 13 16 22 25

MV-GARCH, BEKK - Estimation by BFGS
Convergence in 87 Iterations. Final criterion was  0.0000093 <=  0.0000100
Usable Observations                   6236
Log Likelihood                   -11821.7455

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  Mean(1)                      0.005278177  0.005518962    0.95637  0.33888471
2.  Mean(2)                   -0.002365984  0.004518602    -0.52361  0.60055006
3.  Mean(3)                   -0.002512107  0.005320535    -0.47215  0.63681761
4.  C(1,1)                      0.082828772  0.005122224    16.17047  0.00000000
5.  C(2,1)                      0.029933861  0.007314906    4.09217  0.00004273
6.  C(2,2)                      0.055797735  0.005307613    10.51277  0.00000000
7.  C(3,1)                      0.037972521  0.008606669    4.41199  0.00001024
8.  C(3,2)                      -0.003979676  0.009517354    -0.41815  0.67583788
9.  C(3,3)                      -0.058514159  0.006216049    -9.41340  0.00000000
10. A(1,1)                      0.359530466  0.011784037    30.50996  0.00000000
11. A(1,2)                      0.102641871  0.010187145    10.07563  0.00000000
12. A(1,3)                      0.111019209  0.012618953    8.79781  0.00000000
13. A(2,1)                      0.038167505  0.015178945    2.51450  0.01192003
14. A(2,2)                      0.403489268  0.016769724    24.06058  0.00000000
15. A(2,3)                      -0.066144826  0.018860799    -3.50700  0.00045319
16. A(3,1)                      -0.047561302  0.010583094    -4.49408  0.00000699
17. A(3,2)                      -0.125573453  0.012383922 -10.14004  0.00000000
18. A(3,3)                      0.291200900  0.014644629    19.88448  0.00000000
19. B(1,1)                      0.935266962  0.003806609 245.69560  0.00000000
20. B(1,2)                      -0.026702929  0.003263623    -8.18199  0.00000000
21. B(1,3)                      -0.028560663  0.004168472    -6.85159  0.00000000
22. B(2,1)                      -0.012473994  0.005833941    -2.13818  0.03250243
23. B(2,2)                      0.909755280  0.006548866 138.91798  0.00000000
24. B(2,3)                      0.029207433  0.007109654    4.10814  0.00003989
25. B(3,1)                      0.016555260  0.004447981    3.72197  0.00019767
26. B(3,2)                      0.048818993  0.005584890    8.74126  0.00000000
27. B(3,3)                      0.946900683  0.005807772 163.04025  0.00000000

Test for variance causality of JPN to FRA/SUI
Chi-Squared(4)= 104.448074 or F(4,*)=    26.11202 with Significance Level 0.00000000

Test for variance causality of FRA/SUI to JPN
Chi-Squared(4)=    21.639456 or F(4,*)=    5.40986 with Significance Level 0.00023641

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ywh19860616

2011-11-27 14:17:19

epoh 发表于 2011-11-27 13:49
garchmv.rpf 要在winrats 8.0执行.
*****
garch(p=1,q=1,mv=bek,pmethod=simplex,piters=10) / xjpn ...

谢谢epoh老师，您前面提到了需要再Rats8才能执行，我忘记了

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daming3775

2012-2-5 20:11:23

关注！！！！！！！！！！

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bang4kimo

2012-2-15 23:12:10

超厲害！！

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bang4kimo

2012-2-15 23:19:48

老師您太厲害了！！
我想請問老師
garch(p=1,q=1,mv=cc,variances=varma,pmethod=simplex,piters=5,$
method=bfgs,iters=200) / xjpn xfra xsui
用這個跑出來的

MV_GARCH, CC - Estimation by BFGS
Convergence in 99 Iterations. Final criterion was  0.0000048 <=  0.0000100
Usable Observations 6236
Log Likelihood                -12626.28389714

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
*******************************************************************************
1.  Mean(1)                -0.003240676  0.006033464    -0.53712  0.59118674
2.  Mean(2)                -0.005185562  0.006381431    -0.81260  0.41644649
3.  Mean(3)                -0.000811918  0.007404525    -0.10965  0.91268569
4.  C(1)                   0.010809705  0.002181673    4.95478  0.00000072
5.  C(2)                   0.006009577  0.002574518    2.33425  0.01958248
6.  C(3)                   0.022066838  0.002711035    8.13963  0.00000000
7.  A(1,1)                   0.172943296  0.014074311    12.28787  0.00000000
8.  A(1,2)                -0.009960189  0.014731346    -0.67612  0.49896311
9.  A(1,3)                -0.034030889  0.011106260    -3.06412  0.00218313
10. A(2,1)                -0.053389844  0.007785546    -6.85756  0.00000000
11. A(2,2)                   0.246273111  0.016671849    14.77179  0.00000000
12. A(2,3)                -0.106152271  0.010370393 -10.23609  0.00000000
13. A(3,1)                   0.004512321  0.005246395    0.86008  0.38974479
14. A(3,2)                -0.070379329  0.008839563    -7.96186  0.00000000
15. A(3,3)                   0.134783277  0.009197977    14.65358  0.00000000
16. B(1,1)                   0.793053149  0.019832717    39.98712  0.00000000
17. B(1,2)                   0.096902403  0.034278923    2.82688  0.00470039
18. B(1,3)                -0.004328195  0.036201584    -0.11956  0.90483317
19. B(2,1)                -0.014992540  0.019753452    -0.75898  0.44786255
20. B(2,2)                   0.582848149  0.031327356    18.60509  0.00000000
21. B(2,3)                   0.323593697  0.033305031    9.71606  0.00000000
22. B(3,1)                -0.044612436  0.015991744    -2.78972  0.00527542
23. B(3,2)                   0.163766879  0.026734923    6.12558  0.00000000
24. B(3,3)                   0.779046653  0.023219775    33.55100  0.00000000
25. R(2,1)                   0.574453431  0.007950819    72.25085  0.00000000
26. R(3,1)                   0.585473892  0.008108436    72.20553  0.00000000
27. R(3,2)                   0.836347792  0.003613616 231.44343  0.00000000
中的Ｒ（２，１）Ｒ（３，１）Ｒ（３，２）是不是
－Ｃｏｎｓｔａｎｔ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ？？
請問這個模型的ＭＬＥ是什麼啊？ＲＡＴＳ我沒有看到有寫？？

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epoh

2012-2-16 20:12:43

bang4kimo 发表于 2012-2-15 23:19
老師您太厲害了！！
我想請問老師
garch(p=1,q=1,mv=cc,variances=varma,pmethod=simplex,piters=5,$

对,你说得没错.
R(2,1),R(3,1),R(3,2)就是Conditional Constant Correlation
底下结果供你参考:
######Winrats
open data hp_ibm.xls
data(format=xls,org=columns) 1 2000 hp ibm
garch(p=1,q=1,mv=cc) / hp ibm

MV-GARCH, CC - Estimation by BFGS
Convergence in 37 Iterations. Final criterion was  0.0000010 <=  0.0000100
Usable Observations                   2000
Log Likelihood                   -7460.8505

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  Mean(1)                   0.0703503402 0.0439740896    1.59981  0.10963997
2.  Mean(2)                   0.0337063730 0.0263874638    1.27736  0.20147408
3.  C(1)                      0.4945525353 0.1734626409    2.85106  0.00435736
4.  C(2)                      0.2832963467 0.0651551560    4.34803  0.00001374
5.  A(1)                      0.0863703033 0.0189162868    4.56592  0.00000497
6.  A(2)                      0.1364780331 0.0221326421    6.16637  0.00000000
7.  B(1)                      0.8157046806 0.0495222315    16.47148  0.00000000
8.  B(2)                      0.7230643330 0.0480618155    15.04447  0.00000000
9.  R(2,1)                      0.5454331146 0.0137223360    39.74783  0.00000000

######S-plus
module("finmetrics")
hp.ibm = seriesMerge(hp.s, ibm.s)
hp.ibm=100*hp.ibm
hp.ibm.ccc = mgarch(hp.ibm~-1, ~ccc.g(1,1),cccor.choice=1)
summary(hp.ibm.ccc)

Call:
mgarch(formula.mean = hp.ibm ~ 1, formula.var =  ~ ccc.g(1, 1), cccor.choice = 1)

Mean Equation: structure(.Data = hp.ibm ~ 1
, class = "formula"
)

Conditional Variance Equation: structure(.Data =  ~ ccc.g(1, 1)
, class = "formula"
)

Conditional Distribution:  gaussian

--------------------------------------------------------------

Estimated Coefficients:
--------------------------------------------------------------
               Value Std.Error t value Pr(>|t|)
      C(1) 0.06646  0.046068 1.443 1.493e-001
      C(2) 0.03164  0.028489 1.111 2.668e-001
   A(1, 1) 0.48479  0.089104 5.441 5.960e-008
   A(2, 2) 0.27125  0.038166 7.107 1.643e-012
ARCH(1; 1, 1) 0.08217  0.012492 6.578 6.066e-011
ARCH(1; 2, 2) 0.11974  0.007401  16.178 0.000e+000
GARCH(1; 1, 1) 0.82067  0.024932  32.916 0.000e+000
GARCH(1; 2, 2) 0.74001  0.025822  28.658 0.000e+000

Estimated Conditional Constant Correlation Matrix:
--------------------------------------------------------------
      HP IBM
HP 1.0000 0.5421
IBM 0.5421 1.0000

Standard Errors:
      [,1] [,2]
[1,]    NA 0.01441
[2,] 0.01441    NA

--------------------------------------------------------------

AIC(8) = 14938.63
BIC(8) = 14983.43

Normality Test:
--------------------------------------------------------------
Jarque-Bera P-value Shapiro-Wilk P-value
HP    644.3    0    0.9806 7.782e-016
IBM    2116.9    0    0.9657 2.099e-021

Ljung-Box test for standardized residuals:
--------------------------------------------------------------
Statistic P-value Chi^2-d.f.
HP    18.21  0.1094       12
IBM    12.01  0.4451       12

Ljung-Box test for squared standardized residuals:
--------------------------------------------------------------
Statistic P-value Chi^2-d.f.
HP    9.755  0.6374       12
IBM    4.171  0.9801       12

Lagrange multiplier test:
--------------------------------------------------------------
   Lag 1 Lag 2 Lag 3  Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7 Lag 8 Lag 9 Lag 10  Lag 11 Lag 12    C
HP -0.4529 -0.04954 -0.8559  2.511 0.107 -0.2790 -0.2066 -0.02665 -0.7302 -0.01505 -0.9074 -0.03416 1.3006
IBM -0.6517 -0.62115 -0.5411 -1.113 0.840 -0.2107 -0.3907 -0.25896 -0.4875 -0.70344  0.1933  0.02945 0.1288

   TR^2 P-value F-stat P-value
HP 10.135  0.6042 0.9261  0.6265
IBM  4.122  0.9811 0.3755  0.9978

hp.ibm.ccc$likelihood
[1] -7461.313

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110teddy

2012-2-16 22:18:17

epoh 发表于 2011-10-27 19:05
Engle and Sheppard (2001)将 DCC 的估计简化成两步骤:第一阶段利用单变量的 GARCH模型估计出 N 个市场的条 ...

老师请问动态相关系数的图是怎么做出来的？

另外利用图形界面做dcc-garch 变量用什么样的序列啊是收益率序列（平稳）吗？这样出来的结果肯定不对……用原始价格序列（股指）也不对……真是一塌糊涂啊老师你一定帮帮我啊

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bang4kimo

2012-2-16 23:55:34

epoh 发表于 2012-2-16 20:12
对,你说得没错.
R(2,1),R(3,1),R(3,2)就是Conditional Constant Correlation
底下结果供你参考:

這是用s-plus算的嗎?
他可以一次就知道 estimates conditional constant corrlation matrix
AIC BIC 也可以自己找到最適落後階數??這軟體也太強了吧??
normality test
ljung box test for standardized residuals
lagrange multiplier test
p-value f-test p-value
likehood
也太強的軟體了吧!!不用再打程式碼??
我正在搜尋rats的多元變量應該要怎麼做 ljung box test
我用的是rats 7.0，論壇上有8.0可是我沒有
這些在RATS 都要自己打程式令吧?
我正在尋找 ljung box test和落後階數的指令?
不知道老師可以回答我嗎??謝謝您!!

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epoh

2012-2-17 10:17:54

110teddy 发表于 2012-2-16 22:18
老师请问动态相关系数的图是怎么做出来的？

另外利用图形界面做dcc-garch 变量用什么样的序列啊是收 ...

这个很简单
只要加入hmatrices=hh
就可以算出rho12 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))
#########
open data dcc_rets.xls
data(format=xls,org=columns) 1 2469 sp100 ftse
garch(p=1,q=1,mv=dcc,nomean,hmatrices=hh) / sp100 ftse
*
* Compute the correlations from the multivariate GARCH
*
set rho12 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))

graph(header="Dynamic Correlation of SP100 with FTSE")
# rho12

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epoh

2012-2-17 11:28:26

bang4kimo 发表于 2012-2-16 23:55
這是用s-plus算的嗎?
他可以一次就知道 estimates conditional constant corrlation matrix
AIC BIC 也 ...

没有错 S+FinMetrics module
使用function summary ()
summary(hp.ibm.ccc),就可得到底下这些结果
  normality test
  ljung box test for standardized residuals
  lagrange multiplier test
  .....
  .....
详细可以参考
Modelling Financial Time Series with S-PLUS.pdf
chap 13 Multivariate GARCH Modeling

full bekk
  可以考虑使用S-plus or Matlab Ucsd_garch
  https://bbs.pinggu.org/thread-1300638-1-1.html
DCC-Garch
  可以考虑使用 Matlab Ucsd_garch or Winrats

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110teddy

2012-2-17 22:33:00

epoh 发表于 2011-10-27 19:05
Engle and Sheppard (2001)将 DCC 的估计简化成两步骤:第一阶段利用单变量的 GARCH模型估计出 N 个市场的条 ...

我用您这里给出的程序做我自己的数据，有一组数据可以出结果，但是有两种数据代入后出现了
## REG20. GARCH Cannot Be Used with Gaps/Missing Values
The Error Occurred At Location 137, Line 2 of loop/block
这什么原因造成啊？

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epoh

2012-2-18 13:32:28

110teddy 发表于 2012-2-17 22:33
我用您这里给出的程序做我自己的数据，有一组数据可以出结果，但是有两种数据代入后出现了
## REG20. GA ...

请检查一下数据或
改变Estimation Methods
page ug-289
The choices are BFGS, BHHH, SIMPLEX and GENETIC.
The default is BFGS. BHHH is a common choice
The derivative free methods (SIMPLEX and GENETIC) are very useful
in multivariate garch models,but aren't quite as important
with the univariate ones.

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zhangtao

2012-2-22 09:08:50

epoh老师，您好！
page ug-289
是什么意思？是那一本书或help的页码？

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epoh

2012-2-22 14:09:52

zhangtao 发表于 2012-2-22 09:08
epoh老师，您好！
page ug-289
是什么意思？是那一本书或help的页码？

哈哈!zhangtao兄
这里指的是
RATS 8 Users Guide.pdf

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迷途mitu

2012-5-11 19:42:04

epoh 发表于 2012-2-17 10:17
这个很简单
只要加入hmatrices=hh
就可以算出rho12 = hh(t)(1,2)/sqrt(hh(t)(1,1)*hh(t)(2,2))

老师看您的回复，觉得您可能能够解决我的问题，希望您能帮我解答一下我的疑问：
怎么将MRS（区制转移模型）与DCC-GARCH模型结合起来，在程序上要怎么实现啊？

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迷途mitu

2012-5-12 22:04:07

epoh 发表于 2011-10-15 22:28
你那已经是旧版的了现在winrats 8.0已改用garchmv.rpf第一个series garch(1,1) Mean(1) C(1) A(1) B(1) ...

请问DCC-GARCH函数的源程序是什么样的？

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jinrong1616

2012-6-8 00:33:10

epoh老师很厉害！汗。。。。

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wwpart

2012-6-26 19:35:53

epoh 发表于 2011-10-27 19:05
Engle and Sheppard (2001)将 DCC 的估计简化成两步骤:第一阶段利用单变量的 GARCH模型估计出 N 个市场的条 ...

epoh老师，您好!我按老师的方法明白了些dcc-garch的使用，不过还是有些地方不是很明白。如调用garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bfgs) / xjpn xfra xsui，后面的数据可以是对单独序列进行garch建模得到的残差还是原始序列？如果是原始序列，应该如何分两步建立dcc-garch模型。特别是对于原始序列进行garch建模以后，均值方程不相同的情况，麻烦老师了！

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wwpart

2012-6-26 19:38:30

wwpart 发表于 2012-6-26 19:35
epoh老师，您好!我按老师的方法明白了些dcc-garch的使用，不过还是有些地方不是很明白。如调用garch(p=1, ...

我试着先用eviews对原始收益率序列建立garch模型，得到标准化残差以后才代入。garch(p=1,q=1,mv=dcc,method=bfgs) / xjpn xfra xsui 打入处理的数据可以是经过处理后的标准化残差吗

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clayboy

2012-7-10 15:48:27

学习了不过在rats里面怎么编写程序啊

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