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DCC模型问题
july0710
2013-4-4 16:38:13
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出来的结果参数没有对应统计量及p值，无法看到各参数是否显著

        DCC GARCH Fit          *

*---------------------------------*

Distribution                    :  mvt

DCC Order                               :  1 1

Asymmetric                              :  FALSE

No. of Parameters               :  79

[VAR GARCH DCC UncQ]    : [0+48+3+28]

No. of Series                   :  8

No. of Observations             :  10848

Log-Likelihood                  :  397534.5

Av.Log-Likelihood               :  36.65

Optimal Parameters

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

               Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)

[V1].mu       -0.000134          NA       NA       NA

[V1].ar1      -0.107696          NA       NA       NA

[V1].omega     0.000000          NA       NA       NA

[V1].alpha1    0.036500          NA       NA       NA

[V1].beta1     0.958408          NA       NA       NA

[V1].shape     3.253659          NA       NA       NA

[V2].mu       -0.000084          NA       NA       NA

[V2].ar1      -0.080162          NA       NA       NA

[V2].omega     0.000000          NA       NA       NA

[V2].alpha1    0.034532          NA       NA       NA

[V2].beta1     0.961363          NA       NA       NA

[V2].shape     3.110854          NA       NA       NA

[V3].mu       -0.000108          NA       NA       NA

[V3].ma1       0.000000          NA       NA       NA

[V3].omega     0.000000          NA       NA       NA

[V3].alpha1    0.021166          NA       NA       NA

[V3].beta1     0.974440          NA       NA       NA

[V3].shape     3.566925          NA       NA       NA

[V4].mu       -0.000142          NA       NA       NA

[V4].ar1      -0.133756          NA       NA       NA

[V4].omega     0.000004          NA       NA       NA

[V4].alpha1    0.383812          NA       NA       NA

[V4].beta1     0.615185          NA       NA       NA

[V4].shape     2.676722          NA       NA       NA

[V5].mu       -0.000116          NA       NA       NA

[V5].ar1      -0.084630          NA       NA       NA

[V5].omega     0.000000          NA       NA       NA

[V5].alpha1    0.023092          NA       NA       NA

[V5].beta1     0.971059          NA       NA       NA

[V5].shape     3.437790          NA       NA       NA

[V6].mu       -0.000035          NA       NA       NA

[V6].ma1       0.000000          NA       NA       NA

[V6].omega     0.000000          NA       NA       NA

[V6].alpha1    0.008074          NA       NA       NA

[V6].beta1     0.982450          NA       NA       NA

[V6].shape     4.519224          NA       NA       NA

[V7].mu       -0.000150          NA       NA       NA

[V7].ar1      -0.089496          NA       NA       NA

[V7].omega     0.000001          NA       NA       NA

[V7].alpha1    0.200281          NA       NA       NA

[V7].beta1     0.771493          NA       NA       NA

[V7].shape     2.876192          NA       NA       NA

[V8].mu       -0.000101          NA       NA       NA

[V8].ar1      -0.131426          NA       NA       NA

[V8].omega     0.000001          NA       NA       NA

[V8].alpha1    0.106701          NA       NA       NA

[V8].beta1     0.837015          NA       NA       NA

[V8].shape     3.512877          NA       NA       NA

[Joint]dcca1   0.001782          NA       NA       NA

[Joint]dccb1   0.996496          NA       NA       NA

[Joint]mshape  4.720933          NA       NA       NA

Information Criteria

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

                    

Akaike       -73.277

Bayes        -73.224

Shibata      -73.277

Hannan-Quinn -73.259


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epoh
2013-4-4 21:36:53
july0710 发表于 2013-4-4 16:38
出来的结果参数没有对应统计量及p值，无法看到各参数是否显著
        DCC GARCH Fit       ...
fit3 = dccfit(spec3, data = dt)


*---------------------------------*
*          DCC GARCH Fit          *
*---------------------------------*

Distribution                    :  mvt
DCC Order                               :  1 1
Asymmetric                              :  FALSE
No. of Parameters               :  79
[VAR GARCH DCC UncQ]    : [0+48+3+28]
No. of Series                   :  8
No. of Observations             :  10848
Log-Likelihood                  :  397534.5
Av.Log-Likelihood               :  36.65

Optimal Parameters
---------------------------------------------------
               Estimate  Std. Error    t value Pr(>|t|)
[V1].mu       -0.000134    0.000035   -3.84996 0.000118
[V1].ar1      -0.107696    0.010368  -10.38776 0.000000
[V1].omega     0.000000    0.000000    1.27839 0.201111
[V1].alpha1    0.036500    0.019586    1.86353 0.062389
[V1].beta1     0.958408    0.023714   40.41582 0.000000
[V1].shape     3.253659    0.112987   28.79679 0.000000
[V2].mu       -0.000084    0.000015   -5.56011 0.000000
[V2].ar1      -0.080162    0.010795   -7.42610 0.000000
[V2].omega     0.000000    0.000000    2.42730 0.015212
[V2].alpha1    0.034532    0.016430    2.10173 0.035577
[V2].beta1     0.961363    0.013103   73.37191 0.000000
[V2].shape     3.110854    0.196455   15.83496 0.000000
[V3].mu       -0.000108    0.000020   -5.42104 0.000000
[V3].ma1       0.000000    0.010658    0.00000 1.000000
[V3].omega     0.000000    0.000000    1.59794 0.110055
[V3].alpha1    0.021166    0.008620    2.45551 0.014069
[V3].beta1     0.974440    0.010636   91.61870 0.000000
[V3].shape     3.566925    0.183336   19.45566 0.000000
[V4].mu       -0.000142    0.000023   -6.25839 0.000000
[V4].ar1      -0.133756    0.009868  -13.55446 0.000000
[V4].omega     0.000004    0.000001    4.14734 0.000034
[V4].alpha1    0.383812    0.034779   11.03589 0.000000
[V4].beta1     0.615185    0.042586   14.44581 0.000000
[V4].shape     2.676722    0.062265   42.98951 0.000000
[V5].mu       -0.000116    0.000046   -2.54899 0.010803
[V5].ar1      -0.084630    0.022516   -3.75872 0.000171
[V5].omega     0.000000    0.000000    0.29905 0.764902
[V5].alpha1    0.023092    0.054705    0.42212 0.672939
[V5].beta1     0.971059    0.073310   13.24592 0.000000
[V5].shape     3.437790    0.133156   25.81775 0.000000
[V6].mu       -0.000035    0.000017   -2.07832 0.037680
[V6].ma1       0.000000    0.011789    0.00000 1.000000
[V6].omega     0.000000    0.000000   69.32663 0.000000
[V6].alpha1    0.008074    0.000603   13.39711 0.000000
[V6].beta1     0.982450    0.001091  900.80599 0.000000
[V6].shape     4.519224    0.199793   22.61958 0.000000
[V7].mu       -0.000150    0.000037   -4.08481 0.000044
[V7].ar1      -0.089496    0.008977   -9.96935 0.000000
[V7].omega     0.000001    0.000000    2.99138 0.002777
[V7].alpha1    0.200281    0.047870    4.18381 0.000029
[V7].beta1     0.771493    0.041447   18.61395 0.000000
[V7].shape     2.876192    0.158718   18.12140 0.000000
[V8].mu       -0.000101    0.000019   -5.22546 0.000000
[V8].ar1      -0.131426    0.009497  -13.83931 0.000000
[V8].omega     0.000001    0.000000    2.16831 0.030135
[V8].alpha1    0.106701    0.030348    3.51595 0.000438
[V8].beta1     0.837015    0.055163   15.17342 0.000000
[V8].shape     3.512877    0.137435   25.56026 0.000000
[Joint]dcca1   0.001782    0.000325    5.47677 0.000000
[Joint]dccb1   0.996496    0.000775 1285.26721 0.000000
[Joint]mshape  4.720933    0.061573   76.67180 0.000000

Information Criteria
---------------------
                    
Akaike       -73.277
Bayes        -73.224
Shibata      -73.277
Hannan-Quinn -73.259

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july0710
2013-4-4 22:20:52
epoh 发表于 2013-4-4 21:36
fit3 = dccfit(spec3, data = dt)
谢谢了，可以了~还有就是我做GO-GARCH的时候为什么会显示错误，直接做的是例子
>  data(dji30ret)
> spec = gogarchspec(mean.model = list(model = c("constant", "AR", "VAR")[2],
+     lag =1), variance.model = list(model = "gjrGARCH", garchOrder = c(1, 1),
+     submodel = NULL, variance.targeting = FALSE), distribution.model = c("mvnorm",
+     "manig", "magh")[2], ica = c("fastica", "radical")[1])
> fit = gogarchfit(spec, data = dt, out.sample = 0,
+     gfun = "tanh", rseed = 7)
错误于1:m : 参数长度为零
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百合话话
2014-1-14 21:00:51
哇。这位epoh老师好厉害
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byff
2014-6-29 09:18:52
july0710 发表于 2012-11-25 15:52
这个今天也看到了，谢谢了啊
你好 能不能教教我呀
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gssdzc
2014-9-13 19:52:13
这个看其Help文件吧
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zxw131205
2015-8-19 22:00:22
你好，我的不知道怎么一直像下面的结果，想得到老师你那样的，请问r怎么设置
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sesemy
2019-2-1 12:05:35
epoh 发表于 2013-4-4 21:36
fit3 = dccfit(spec3, data = dt)
epoh老师，您好！请教一下，这个运行结果中dcca1与dccb1,mshape 代表什么含义？ 我尝试做出的结果，dcca1与dccb1 一个显著一个不显著，可能是什么原因？ 万分感谢！
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利盖二氏法3
2019-6-7 15:28:44
sesemy 发表于 2019-2-1 12:05
epoh老师，您好！请教一下，这个运行结果中dcca1与dccb1,mshape 代表什么含义？ 我尝试做出的结果，dcca1 ...
同学你知道了吗？我也是遇到这个问题了
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卓德啊涵
2020-12-22 17:57:38
epoh 发表于 2012-11-25 13:22
or plot(fit.1)

Make a plot selection (or 0 to exit):
老师您好，我也做出一个这样的图来了，请问怎么把横坐标设置成对应的年份啊
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