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5725 7
2012-01-19
>> dcc_mvgarch(A,1,1,1,1)
Estimating GARCH model for Series 1
Warning: Options LargeScale = 'off' and Algorithm = 'trust-region-reflective' conflict.
Ignoring Algorithm and running active-set algorithm. To run trust-region-reflective, set
LargeScale = 'on'. To run active-set without this warning, use Algorithm = 'active-set'.
> In fmincon at 445
  In fattailed_garch at 198
  In dcc_mvgarch at 82
Estimating GARCH model for Series 2
Warning: Options LargeScale = 'off' and Algorithm = 'trust-region-reflective' conflict.
Ignoring Algorithm and running active-set algorithm. To run trust-region-reflective, set
LargeScale = 'on'. To run active-set without this warning, use Algorithm = 'active-set'.
> In fmincon at 445
  In fattailed_garch at 198
  In dcc_mvgarch at 82


Estimating the DCC model
Warning: Options LargeScale = 'off' and Algorithm = 'trust-region-reflective' conflict.
Ignoring Algorithm and running active-set algorithm. To run trust-region-reflective, set
LargeScale = 'on'. To run active-set without this warning, use Algorithm = 'active-set'.
> In fmincon at 445
  In dcc_mvgarch at 98

____________________________________________________________
   Diagnostic Information

Number of variables: 2

Functions
Objective:                            dcc_mvgarch_likelihood
Gradient:                             finite-differencing
Hessian:                              finite-differencing (or Quasi-Newton)

Constraints
Nonlinear constraints:             do not exist

Number of linear inequality constraints:    1
Number of linear equality constraints:      0
Number of lower bound constraints:          2
Number of upper bound constraints:          0

Algorithm selected
   medium-scale: SQP, Quasi-Newton, line-search


____________________________________________________________
   End diagnostic information

                                Max     Line search  Directional  First-order
Iter F-count        f(x)   constraint   steplength   derivative   optimality Procedure
    0      3      371.557    -0.009998                                         
    1     11      370.344     -0.01937       0.0313         -140          312   
    2     21      370.257     -0.02603      0.00781        -34.8           82   
    3     25      370.082     -0.02081          0.5          -56         86.5   
    4     28      369.757     -0.02524            1        -52.8         6.83   
    5     31      369.751     -0.02493            1        -5.62        0.597   
    6     34      369.751     -0.02482            1       -0.645        0.151   
    7     37      369.751     -0.02481            1       -0.138       0.0341  Hessian modified  

Local minimum possible. Constraints satisfied.

fmincon stopped because the size of the current search direction is less than
twice the default value of the step size tolerance and constraints were
satisfied to within the selected value of the constraint tolerance.

<stopping criteria details>

No active inequalities.

ans =

    0.0001
    0.1071
    0.8498
    0.0001
    0.0429
    0.9448
    0.0297
    0.9455
输入的数据为两时间序列,输入参数A为501×2的矩阵,上面为输出结果,ans=....那八个数字分别代表什么还搞不清楚,还有动态相关系数的数据该怎么得出,求高手解答?


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2012-1-28 12:21:49
再顶。。。祝大家新年快乐
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2012-2-17 21:51:13
qlc2728 发表于 2012-1-28 12:21
再顶。。。祝大家新年快乐
请问楼主是如何得到这个结果的啊?
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2012-2-17 21:52:05
我现在也在研究DCC_MVGARCH模型,但是不知道如何调用ucsd_garch工具包
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2012-3-21 21:23:43
liumin1988 发表于 2012-2-17 21:52
我现在也在研究DCC_MVGARCH模型,但是不知道如何调用ucsd_garch工具包
我是看这个链接来设置的https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... -mvgarch&page=1
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2013-3-23 18:49:33
我也在搞这个模型,我觉得这8个变量可能是前三个是第一个单变量garch(1,1)模型的三个系数,后三个是第二个单变量garch(1,1)的三个系数,后两个是DCC模型的系数,不知道哟没有大侠指导一下,这个理解不知道正确不正确
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