载入表里没有"C"字符名"vector_garch"

tracy272523

10638

收藏 2013-01-25

想问下
错误于.Call("vector_garch", dvar, a, A, B) :
载入表里没有"C"字符名"vector_garch"

这个要怎么解决呢
我用ccgarch包的源代码试了一下，最后会出现这个问题，不知道怎么解决

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epoh

2013-1-25 20:10:53

1.数据dvar由底下代码产生
2.Error in .Call("vector_garch", dvar, a, A, B): C symbol name "vector_garch" not in load table
  加入dyn.load("ccgarch.dll")
  ccgarch.dll在C:\Users\...\Documents\R\win-library\2.15\ccgarch\libs\i386
library(ccgarch)
set.seed(123)
nobs <- 1000; cut <- 1000
a <- c(0.003, 0.005)
A <- diag(c(0.2,0.15))
B <- diag(c(0.75, 0.8))
uncR <- matrix(c(1.0, 0.4, 0.4, 1.0),2,2)
dcc.para <- c(0.01,0.98)
dcc.data <- dcc.sim(nobs, a, A, B, uncR, dcc.para, model="diagonal")
dvar=dcc.data$eps

#############
dvar=read.csv("dcc.dvar.csv")
a <- c(0.003, 0.005)
A <- diag(c(0.2,0.15))
B <- diag(c(0.75, 0.8))
source("dcc_estimation1.R")
dyn.load("ccgarch.dll")
dcc.estimation1(dvar, a, A, B, model="diagonal", method="BFGS")
$par
[1] 0.04538399 0.05767244 0.44278356 0.43665048 0.88200487 0.88641709

$value
[1] 70.01377

$counts
function gradient
   71       9

$convergence
[1] 0

$message
NULL

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tracy272523

2013-1-27 23:54:02

谢谢epoh老师，我试试看

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tracy272523

2013-1-28 00:18:20

epoh 发表于 2013-1-25 20:10
1.数据dvar由底下代码产生
2.Error in .Call("vector_garch", dvar, a, A, B): C symbol name "vector_gar ...

很好很好，问题解决了，非常感谢老师
我还想请教下就是，如果我想在DCC模型里面加点东西，比如说换成AG DCC模型，那是要同样载入这个ccgarch.dll吗，还是要修改呢

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epoh

2013-1-28 09:41:28

tracy272523 发表于 2013-1-28 00:18
很好很好，问题解决了，非常感谢老师
我还想请教下就是，如果我想在DCC模型里面加点东西，比如说换成AG ...

要加入asymmetric,
可以试试 package "rmgarch",
dccspec()-Method for creating a DCC-GARCH specification object prior to fitting.

dccspec(uspec, VAR = FALSE, robust = FALSE, lag = 1, lag.max = NULL,
lag.criterion = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"), external.regressors = NULL,
robust.control = list(gamma = 0.25, delta = 0.01, nc = 10, ns = 500),
dccOrder = c(1, 1), asymmetric = FALSE, type = c("2-step", "1-step"),
distribution = c("mvnorm", "mvt", "mvlaplace"), start.pars = list(),
fixed.pars = list())

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tracy272523

2013-1-28 11:56:38

epoh 发表于 2013-1-28 09:41
要加入asymmetric,
可以试试 package "rmgarch",
dccspec()-Method for creating a DCC-GARCH specif ...

epoh老师，我试了一下，用这个方法install.packages("rmgarch", repos="http://R-Forge.R-project.org")
但是结果说package ‘rmgarch’ is not available (for R version 2.15.2)

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epoh

2013-1-28 16:49:42

tracy272523 发表于 2013-1-28 11:56
epoh老师，我试了一下，用这个方法install.packages("rmgarch", repos="http://R-Forge.R-project.org")
...

rmgarch: Multivariate GARCH models
http://r-forge.r-project.org/R/?group_id=339

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tracy272523

2013-1-28 19:00:05

epoh 发表于 2013-1-28 16:49
rmgarch: Multivariate GARCH models
http://r-forge.r-project.org/R/?group_id=339

这个rugarch可以下载，但是rmgarch下载不了哦

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epoh

2013-1-28 22:29:35

tracy272523 发表于 2013-1-28 19:00
这个rugarch可以下载，但是rmgarch下载不了哦

刚看了,更新版的rmgarch,的确还存在一些问题

暂时不要安装好了.

如果你急著作此模型,

也可以考虑用winrats也是有Asymmetry功能

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tracy272523

2013-1-28 23:57:37

epoh 发表于 2013-1-28 22:29
刚看了,更新版的rmgarch,的确还存在一些问题暂时不要安装好了. https://r-forge.r-project.org/forum/fo ...

那就是说Cappiello的AG DCC模型现在R是不能做的哦？

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tracy272523

2013-1-29 00:04:36

epoh 发表于 2013-1-28 22:29
刚看了,更新版的rmgarch,的确还存在一些问题暂时不要安装好了. https://r-forge.r-project.org/forum/fo ...

我曾经以为只要在ccgarch上面改下都可以变成agdcc模型了，看来这种方法是行不通的呀

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tracy272523

2013-1-29 00:04:58

epoh 发表于 2013-1-28 22:29
刚看了,更新版的rmgarch,的确还存在一些问题暂时不要安装好了. https://r-forge.r-project.org/forum/fo ...

我曾经以为只要在ccgarch上面改下都可以变成agdcc模型了，看来这种方法是行不通的呀

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tracy272523

2013-1-29 10:38:46

epoh 发表于 2013-1-28 22:29
刚看了,更新版的rmgarch,的确还存在一些问题暂时不要安装好了. https://r-forge.r-project.org/forum/fo ...

epoh老师，rmgarch包安装好了，在其他地方下载的，但是这个dccspec这个函数的用法我看不太懂，如果我要做两个指数的非对称相关性，要怎么做呢

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epoh

2013-1-29 12:16:44

tracy272523 发表于 2013-1-29 00:04
我曾经以为只要在ccgarch上面改下都可以变成agdcc模型了，看来这种方法是行不通的呀

要在ccgarch上面改下,变成agdcc模型,
只要你理解模型,熟悉编程,这种方法当然行的通,
只是R function,C function都需要修改,
修改R function,C function后,重新re-build package就行了.

我刚跑了下rmgarch,rmgarch 跟你要的AG-DCC可能有所不同.
WINRATS比较接近,底下是WINRATS运行的结果,先供你参考.
GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 22 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Dependent Variable Y(1)
Usable Observations                   2469
Log Likelihood                   -3687.2585

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  C                            0.010023072  0.001929382    5.19497  0.00000020
2.  A                         -0.021284375  0.007062039    -3.01391  0.00257901
3.  B                            0.942083590  0.008504802 110.77078  0.00000000
4.  D                            0.140066752  0.014597095    9.59552  0.00000000

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 22 Iterations. Final criterion was  0.0000023 <=  0.0000100
Dependent Variable Y(2)
Usable Observations                   2469
Log Likelihood                   -3605.1431

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  C                            0.013548562  0.002756299    4.91549  0.00000089
2.  A                         -0.007906665  0.009502463    -0.83206  0.40537239
3.  B                            0.920294467  0.009940299    92.58217  0.00000000
4.  D                            0.151535038  0.016712294    9.06728  0.00000000

Covariance\Correlation Matrix
      EPS(1)    EPS(2)
EPS(1) 1.000702756    0.49826
EPS(2) 0.498491328 1.000225636

Covariance\Correlation Matrix
      ETA(1)    ETA(2)
ETA(1) 0.551315292    0.60636
ETA(2) 0.332201268 0.544430178

* AGDDCC (Asymmetric Generalized Diagonal DCC)
AGDDCC - Estimation by BFGS
Convergence in 14 Iterations. Final criterion was  0.0000009 <=  0.0000100
Usable Observations                   2468
Function Value                   -6911.5431

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  AQ(1)                      0.388557180  0.080235121    4.84273  0.00000128
2.  AQ(2)                      0.221425775  0.042025578    5.26883  0.00000014
3.  BQ(1)                      0.550783755  0.161357663    3.41343  0.00064150
4.  BQ(2)                      0.880525194  0.057158322    15.40502  0.00000000
5.  GQ(1)                      0.421551527  0.121318780    3.47474  0.00051134
6.  GQ(2)                      -0.073378449  0.070499194    -1.04084  0.29794936

AGDDCC BIC 13932.44244

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tracy272523

2013-1-29 13:32:44

epoh 发表于 2013-1-29 12:16
要在ccgarch上面改下,变成agdcc模型,
只要你理解模型,熟悉编程,这种方法当然行的通,
只是R function,C ...

恩，只要能做出AG DCC就可以，那我就用这个软件，epoh老师能分享下AG DCC的程序吗

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epoh

2013-1-29 15:39:28

tracy272523 发表于 2013-1-29 13:32
恩，只要能做出AG DCC就可以，那我就用这个软件，epoh老师能分享下AG DCC的程序吗

数据读取方式如下:
请注意短信息.

OPEN DATA dcc_3var.xls
DATA(FORMAT=XLS,ORG=COLUMNS) 1 1000 v1 v2 v3
dcc_3var.xls

dcc_3var.xls
大小:(87 KB)

马上下载

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 20 Iterations. Final criterion was  0.0000042 <=  0.0000100
Dependent Variable Y(1)
Usable Observations                   1000
Log Likelihood                      17.0788

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  C                            0.003596771  0.001133462    3.17326  0.00150736
2.  A                            0.186945028  0.041178092    4.53991  0.00000563
3.  B                            0.770989959  0.033656820    22.90739  0.00000000
4.  D                         -0.009132399  0.048132807    -0.18973  0.84951809

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 22 Iterations. Final criterion was  0.0000053 <=  0.0000100
Dependent Variable Y(2)
Usable Observations                   1000
Log Likelihood                      112.4791

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  C                            0.005470113  0.001320792    4.14154  0.00003450
2.  A                            0.338616481  0.058372461    5.80096  0.00000001
3.  B                            0.594927063  0.050396679    11.80489  0.00000000
4.  D                         -0.012382068  0.075276380    -0.16449  0.86934692

GARCH Model - Estimation by BFGS
Convergence in 18 Iterations. Final criterion was  0.0000000 <=  0.0000100
Dependent Variable Y(3)
Usable Observations                   1000
Log Likelihood                      552.5626

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  C                            0.001875018  0.000578170    3.24302  0.00118268
2.  A                            0.160220953  0.041884308    3.82532  0.00013060
3.  B                            0.772309282  0.047008630    16.42910  0.00000000
4.  D                         -0.039267560  0.046065978    -0.85242  0.39398104

Covariance\Correlation Matrix
      EPS(1)    EPS(2)    EPS(3)
EPS(1) 0.997434697    0.45763    0.42535
EPS(2) 0.456803367 0.998968232    0.20744
EPS(3) 0.424635657 0.207245274 0.999187449

Covariance\Correlation Matrix
      ETA(1)    ETA(2)    ETA(3)
ETA(1) 0.506877444    0.60551    0.56421
ETA(2) 0.302033974 0.490877367    0.44693
ETA(3) 0.290402183 0.226377049 0.522663004

AGDDCC - Estimation by BFGS
Convergence in 38 Iterations. Final criterion was  0.0000033 <=  0.0000100
Usable Observations                      999
Function Value                      906.9126

Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  AQ(1)                      0.260195346  0.102253497    2.54461  0.01093996
2.  AQ(2)                      0.107645492  0.082653251    1.30237  0.19278837
3.  AQ(3)                      0.095833544  0.071659140    1.33735  0.18110754
4.  BQ(1)                      0.808746043  0.094206344    8.58484  0.00000000
5.  BQ(2)                      0.645422712  0.185225611    3.48452  0.00049302
6.  BQ(3)                      -0.977690531  0.042951387 -22.76272  0.00000000
7.  GQ(1)                      -0.405776175  0.111996901    -3.62310  0.00029109
8.  GQ(2)                      -0.174930156  0.108047817    -1.61901  0.10544579
9.  GQ(3)                      0.026304831  0.090370574    0.29108  0.77099213

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epoh

2013-1-29 15:42:03

tracy272523 发表于 2013-1-29 13:32
恩，只要能做出AG DCC就可以，那我就用这个软件，epoh老师能分享下AG DCC的程序吗

使用R pckage rmgarch
######
library(rmgarch)
data=read.table("dcc_3var.txt")
uspec.n = multispec(replicate(3, ugarchspec(variance.model = list(model = "gjrGARCH", garchOrder = c(1, 1)),
      mean.model = list(armaOrder = c(0,0),include.mean=F))))
# DCC (MVN)
spec.dccn_asy = dccspec(uspec.n, dccOrder = c(1, 1), distribution = "mvnorm",asymmetric = TRUE)

fit.2 = dccfit(spec.dccn_asy, data = data)
fit.2
Optimal Parameters
---------------------------------------------------
               Estimate  Std. Error  t value Pr(>|t|)
[Asset_1].omega 0.003593 0.001035  3.47094 0.000519
[Asset_1].alpha1  0.187357 0.038608  4.85275 0.000001
[Asset_1].beta1 0.770924 0.030433 25.33178 0.000000
[Asset_1].gamma1 -0.009181 0.046624 -0.19692 0.843894
[Asset_2].omega 0.005468 0.001490  3.66927 0.000243
[Asset_2].alpha1  0.339219 0.070916  4.78337 0.000002
[Asset_2].beta1 0.594777 0.065319  9.10573 0.000000
[Asset_2].gamma1 -0.012227 0.120264 -0.10167 0.919018
[Asset_3].omega 0.001875 0.000534  3.51120 0.000446
[Asset_3].alpha1  0.160323 0.039584  4.05023 0.000051
[Asset_3].beta1 0.772303 0.041531 18.59576 0.000000
[Asset_3].gamma1 -0.039310 0.048481 -0.81083 0.417463
[Joint]dcca1    0.003841 0.005026  0.76434 0.444667
[Joint]dccb1    0.968590 0.026498 36.55369 0.000000
[Joint]dccg1    0.003269 0.009016  0.36257 0.716929

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zhangtao

2013-1-30 20:02:29

epoh 发表于 2013-1-29 15:42
使用R pckage rmgarch
######
library(rmgarch)

epoh老师，您好！
我运行怎么会出现以下问题？
> library(rmgarch)
>  data=read.table("dcc_3var.txt")
>  uspec.n = multispec(replicate(3, ugarchspec(variance.model = list(model = "gjrGARCH", garchOrder = c(1, 1)),
+          mean.model = list(armaOrder = c(0,0),include.mean=F))))
>  # DCC (MVN)
>  spec.dccn_asy = dccspec(uspec.n, dccOrder = c(1, 1), distribution = "mvnorm",asymmetric = TRUE)
>
> fit.2 = dccfit(spec.dccn_asy, data = data)
错误于.extractdata(data) :
rgarch-->error: class of data object not recognized
>  fit.2
错误: 找不到对象'fit.2'
>

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epoh

2013-1-30 20:30:14

zhangtao 发表于 2013-1-30 20:02
epoh老师，您好！
我运行怎么会出现以下问题？
> library(rmgarch)

rmgarch 0.99 does not work with stable rugarch 1.014 nor 1.015
这是因为作者更新rugarch之后,与rmgarch所产生的问题
所以我是用 R 2.15.2
配合rugarch_1.0-13.zip
rmgarch_0.99.zip
这样使用上比较顺畅.

rmgarch_0.99.zip
大小:(1.95 MB)

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rugarch_1.0-13.zip
大小:(3.06 MB)

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tracy272523

2013-1-31 00:47:42

epoh 发表于 2013-1-29 12:16
要在ccgarch上面改下,变成agdcc模型,
只要你理解模型,熟悉编程,这种方法当然行的通,
只是R function,C ...

epoh老师，还有一个问题哦，WINRATS 的AG DCC结果出来以后，动态相关图要怎么弄出来呀

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epoh

2013-1-31 22:55:47

tracy272523 发表于 2013-1-31 00:47
epoh老师，还有一个问题哦，WINRATS 的AG DCC结果出来以后，动态相关图要怎么弄出来呀

延续16楼数据,17楼 R object fit.2
Dynamic Correlation的画法很简单
polt(fit.2)

若要依公式计算:
1.R=rcor(fit.2)
  Correlation=R[2,1,]

2.h=fit.2@mfit$H
  h12=h[1,2,]
  h11=h[1,1,]
  h22=h[2,2,]
  Correlation=h12/sqrt(h11*h22)

winrats code,请注意短信息

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tracy272523

2013-1-31 23:37:49

epoh 发表于 2013-1-31 22:55
延续16楼数据,17楼 R object fit.2
Dynamic Correlation的画法很简单
polt(fit.2)

epoh老师，这是我的数据，麻烦帮我看看哦
我把这个从2改为5，也就是这样，compute gstart=5，结果运行出来了，但是不知道为什么要设为5呢？
还有AG DCC的估计结果我没弄明白，

这个公式不是会估计出q12（t）、q13(t)、q23(t)的系数吗，那这9个系数分别是指什么呢

Variable                   Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  AQ(1)                      0.260195346  0.102253497    2.54461  0.01093996
2.  AQ(2)                      0.107645492  0.082653251    1.30237  0.19278837
3.  AQ(3)                      0.095833544  0.071659140    1.33735  0.18110754
4.  BQ(1)                      0.808746043  0.094206344    8.58484  0.00000000
5.  BQ(2)                      0.645422712  0.185225611    3.48452  0.00049302
6.  BQ(3)                   -0.977690531  0.042951387 -22.76272  0.00000000
7.  GQ(1)                   -0.405776175  0.111996901 -3.62310  0.00029109
8.  GQ(2)                   -0.174930156  0.108047817 -1.61901  0.10544579
9.  GQ(3)                      0.026304831  0.090370574    0.29108  0.77099213

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epoh

2013-2-1 15:49:48

tracy272523 发表于 2013-1-31 23:37
epoh老师，这是我的数据，麻烦帮我看看哦
我把这个从2改为5，也就是这样，compute gstart=5，结果运行出来 ...

简单的以两个变量,rxjp rtg跑出的结果如下:
Variable                      Coeff    Std Error    T-Stat    Signif
************************************************************************************
1.  AQ(1)                      0.206245557  0.069867145    2.95197  0.00315756
2.  AQ(2)                      0.167385555  0.043560909    3.84256  0.00012176
3.  BQ(1)                      0.906530931  0.027400817    33.08408  0.00000000
4.  BQ(2)                      0.936609134  0.018491265    50.65144  0.00000000
5.  GQ(1)                      -0.265990105  0.058363093    -4.55751  0.00000518
6.  GQ(2)                      -0.293238233  0.083150734    -3.52659  0.00042095

系数的对应,请参考
Asymmetric Correlation and Volatility Dynamics
among Stock, Bond, and Securitized Real Estate Markets.pdf

Asymmetric Correlation and Volatility Dynamics....pdf
大小:(297.76 KB)

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page 13 公式(9)
page 34 ,Table 4 Estimation Results of the AG-DCC models ,Panel A: Parameters
这就是对应到 code:

frml qf = qcmatrix+%diag(aq)*ee{1}*%diag(aq)+%diag(bq)....

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tracy272523

2013-2-1 16:54:05

epoh 发表于 2013-2-1 15:49
简单的以两个变量,rxjp rtg跑出的结果如下:
Variable Coeff Std Err ...

强大的epoh老师，我明白了

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tracy272523

2013-3-1 22:27:57

epoh 发表于 2013-1-29 15:42
使用R pckage rmgarch
######
library(rmgarch)

那请问这个方法要怎么得出动态相关图呢

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epoh

2013-3-1 22:47:12

tracy272523 发表于 2013-3-1 22:27
那请问这个方法要怎么得出动态相关图呢

哪个方法?

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tracy272523

2013-3-1 23:34:46

epoh 发表于 2013-3-1 22:47
哪个方法?

我是想问下，用R画出动态条件相关图了以后，在上面突出一个区间要用什么命令呢，也就是类似标出图中的这个阴影区间，或者用直线表示也可以

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epoh

2013-3-3 10:31:19

tracy272523 发表于 2013-3-1 23:34
我是想问下，用R画出动态条件相关图了以后，在上面突出一个区间要用什么命令呢，也就是类似标出图中的这个 ...

# DCC (MVN)
spec.dccn_asy = dccspec(uspec.n, dccOrder = c(1, 1), distribution = "mvnorm",asymmetric = TRUE)

fit.2 = dccfit(spec.dccn_asy, data = data)

R=rcor(fit.2)
Correlation=R[2,1,]
ymin=max(Correlation)
ymax=min(Correlation)
par(bg = "light green")
plot(Correlation,type="l",col="red",lwd=2,ylim=c(ymin,ymax), bg = "green")
#or plot(Correlation,type="l",col="red",lwd=2,ylim=c(ymax,ymin), bg = "green")
rect(801,ymin,999,ymax,density=20)

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楚韵荆风

2013-3-4 13:26:20

epoh老师太强大了，膜拜ing。

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tracy272523

2013-3-5 15:31:22

epoh 发表于 2013-3-3 10:31
# DCC (MVN)
spec.dccn_asy = dccspec(uspec.n, dccOrder = c(1, 1), distribution = "mvnorm",asymme ...

谢谢epoh老师的热心解答，V5~~~这段时间我用R和WINRATS做出来的结果存在差异，希望老师百忙之中抽空帮忙解答下
R做出来的结果：

WINRATS做出来的结果：

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