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Copula Garch Model を予測しようとしています。cGARCHfit で dccforecast 関数を使用しようとしましたが、cGARCHfit クラスのオブジェクトに適用される 'dccforecast' に適用できるメソッドがないというエラーが表示されます。では、実際にどのようにして dcc コピュラ ガーチ モデルを予測するのでしょうか?

次の再現可能なコードがあります。

library(zoo)
library(rugarch)
library(rmgarch)
data("EuStockMarkets")
EuStockLevel <- as.zoo(EuStockMarkets)[,c("DAX","CAC","FTSE")]
EuStockRet <- diff(log(EuStockLevel))

# DCC timecopula MVN

  uspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "sGARCH", variance.targeting=FALSE), distribution.model = "norm")
  spec1 = cgarchspec(uspec = multispec( replicate(3, uspec) ), asymmetric = TRUE,  distribution.model = list(copula = "mvnorm", method = "Kendall", time.varying = TRUE, transformation = "parametric"))
  fit1 = cgarchfit(spec1, data = EuStockRet, cluster = NULL, solver.control=list(trace=1))
  print(fit1)  

 > fit.copula = cgarchfit(spec1, data = EuStockRet, out.sample = 120, solver = "solnp", solver.control =list(),fit.control = list(eval.se = TRUE, stationarity = TRUE, scale = FALSE),cluster = NULL, fit =NULL, VAR.fit = NULL)
 > dcc.copula.focast=dccforecast(fit.copula, n.ahead = 1, n.roll = 0) 
   Error in UseMethod("dccforecast") : no applicable method for 'dccforecast' applied to an object of class "c('cGARCHfit', 'mGARCHfit', 'GARCHfit', 'rGARCH')"

どうぞよろしくお願いいたします。

ありがとう

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DCC 予測は、dccfits でのみ機能します。関数 cGARCHsim を試すか、Kendall メソッドを手放して dccfit を使用することができます。ただし、cGARCHsim を使用した予測は、より長い期間にわたって予測したい場合は苦痛になる可能性があります。

見る：

??cGARCHsim

詳細

明示的な予測ルーチンがないため、ユーザーはこのメソッドを使用する必要があります >1 先をシミュレートして n 先の予測を段階的に構築し、リターン、シグマ、Rho などの平均値を取得し、それらを次のラウンドに供給する >開始値としてのシミュレーション。「rmgarch.tests」フォルダーには、この特定のポイントを説明する特定の例が含まれています。

于 2016-01-22T11:21:33.117 に答える