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2014-08-23
请各位朋友帮帮忙,本人在做EGARCH模型估计,下载了MFE工具包,所以简单的代码如下:
options  =  optimset('fmincon');
startingvals=[0.2,0.4,0.2,0.2]';
[parameters, likelihood, CondiVariance, robustSE, ht, scores]=egarch(return1,1,1,1,'NORMAL', startingvals);

能估计出EGARCH模型的系数、标准误等参数,但我有一个问题,一般stata和Eviews在估计EGARCH模型时会把EGARCH模型和均值方程(如ARMA模型)的结果也显示出来,但matlab似乎只显示波动率方程的参数,均值方程没有给出结果,不知道各位在用matlab中是如何克服这个问题的?ps:很多人会问,那不干脆用stata估计,但是本文的残差分布采用的是有偏t分布,stata和Eviews中没有这个分布。
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2014-8-24 11:49:23
MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH,那么等于是两步估计。
如果要一步做完,那么可能要自己写 MLE function了。

最后,我在想,两步和一步两种方法的结果会差多少?打个比方来讲,一步估计相当于最优化的路径到了山顶,两步估计相当于最优化路径先到山腰,然后最优路径到山顶,从全局最优来看,一步的肯定是最优解,那么是否有可能论证出两步估计恰好就是一步的最优解呢?
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2014-8-24 12:00:38
Xaero 发表于 2014-8-24 11:49
MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH,那么等于是两步估计。
如果要一步做完,那么可能要自己写 MLE func ...
谢谢版主的回复,虽然我无法从理论上证明两步估计的结果是否具有最优解,但我自己也在stata和matlab中做过两部估计和一步估计的对比,发现两步估计的结果和一步估计的结果有显著的差异,而国内早期很多期刊上的文章很多都是采用两部估计,我个人觉得有待商榷!
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2014-8-24 15:30:46
Xaero 发表于 2014-8-24 11:49
MFE是默认直接用ARIMA的残差来做GARCH,那么等于是两步估计。
如果要一步做完,那么可能要自己写 MLE func ...
既然自己把这个问题提出来,我就善始善终,我基本上知道怎么去解决这个问题了
(1)两部估计法和一步联合估计结果肯定是有差异的,但差别主要在于条件均值方程,因为两部估计法在进行第一步估计时,残差项可以设定各种分布(t,ged,正态),但却隐含着同方差的假设,这与一步联合估计法中假设条件方差是异方差是明显不同,所以均值方程的结果也会有显著差异,而条件方差方程的结果相差不大。但为什么国内很多期刊还是直接用matlab中的MFE工具箱跑一遍,结果不会有太大差异呢?因为收益率的均值方程中的条件均值很多时候很小,所以很多学者干脆设为零,这样对风险管理VaR值和波动率的预测值的影响就非常小。
(2)为了更规范的解决上述问题,我推荐大家一个非常好的计量软件,OXmetrics,论坛可以下载!里面包含各种均值方程和条件方差的设置,甚至残差的设定都有(t,ged,正态,有偏t分布),我真觉得这个软件是为这个问题而诞生,希望对各位研究者有所帮助!
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2016-10-6 10:54:07
大神,你好,我毕业论文也是做这方面的,我最近也遇到了用matlab中的MFE工具包来拟合股票数据,但是均值方差的参数好像没有输出,我现在初步将其均值强制为0(也就是减去样本均值),但是拟合效果不是很好。所以我想问MATLAB中MFE工具包可以拟合均值方程吗(如何查看输出的结果)?还是要进行两步估计,先用ARIMA模型去拟合均值方程,然后得到残差,进行方差方程拟合呢?(我的程序全部都是用MATLAB来做的。所以不想用其他的软件。)
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2016-10-26 18:54:59
茶杯20102087 发表于 2016-10-6 10:54
大神,你好,我毕业论文也是做这方面的,我最近也遇到了用matlab中的MFE工具包来拟合股票数据,但是均值方差 ...
两步法也可以,一步法更合理,可以参见一些更详细的软件包。
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