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【福利帖】DCC-GARCH模型代码及实现案例
计量模型研究院
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2020-07-03

1. 模型简介

普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。
2. DCC-GARCH模型代码及应用2.1，导入数据
首先是读取文件：我的文件是csv格式，内容是各行业指数的收益率
复制代码


得到：

变量.png


2.2，变量平稳性检验以下以ADF检验为例。
复制代码

总体保存到csv的结果如下：

ADF.png


结果表明序列平稳。

2.3 ARCH效应检验

LM检验思路：循环得到每列的N（max_lag）阶LM检验值, 看是否拒绝原假设，均拒绝原假设则存在ARCH效应。

复制代码

  • 结果如下


ARCH效应.png

结果表明存在ARCH效应


2.4 Box-Ljung检验 （选择合适的ARCH模型）

最终结果如下：

选ARCH.png

可见，ARCH(5)仍然不是最优模型，因此直接选择GARCH(1，1)

TIPS：经验表明，GARCH(1，1)适用于大多数金融序列。


2.5 建立DCC模型

思路：两两建立GARCH-DCC模型，均值方程设定为常数项形式，原因：股票随机游走假设方差方程为GARCH(1，1)

R代码设定思路

        建立GARCH -DCC 需要分别设定3个方程，2个单序列GARCH方程和1个DCC联立方程2个单序列GARCH为spec1和spec2，DCC联立方程为mspec = multispec( c( spec1, spec2 ) )    代码：

复制代码

功能：需要传入一个T×2的时间序列，打印模型的参数，返回一个残差相关性序列


      结果如下（一次为例）

图片1.png

Dcca1 和dccb1 显著，表明存在DCC效应。（行业联动性、时变相关性）

由于设定为默认形式，因此VAR参数是0。

  随后还需要循环两两计算行业间联动性，并且需要绘制时变相关性


2.6 以其他股票和能源股票为例:

结果如下：

其他图.png

注：本程序将免费提供，关注：计量模型研究院



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计量模型研究院
2020-7-3 19:46:03
TVP-VAR模型代码及应用案例
https://bbs.pinggu.org/thread-8627992-1-1.html

MS-VAR-DY模型代码及应用案例
https://bbs.pinggu.org/thread-8646650-4-1.html
GARCH-MIDAS模型代码及实现案例
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【模型代码及实现案例（汇总）】计量模型研究院出品
https://bbs.pinggu.org/thread-8702796-1-1.html

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计量模型研究院
2020-7-6 22:17:32
此程序免费提供，留下邮箱，24小时内回复
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piiroja
2020-7-6 23:50:26
thx for sharing~
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王凡yep
2020-7-7 17:50:34
跪求DCC-GARCH模型代码，
邮箱wangfan171@126.com   
非常非常非常感谢！！！！
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计量模型研究院
2020-7-7 19:38:37
王凡yep 发表于 2020-7-7 17:50
跪求DCC-GARCH模型代码，
邮箱wangfan171@126.com   
非常非常非常感谢！！！！
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