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Rでどのようにシミュレートするか（つまり、平均モデルでARIMAを生成し、分散モデルでGARChを生成する）を見つけようとしていました.

オンラインで検索してみましたが、そのようなモデルに適合する方法しか見つかりませんでした

spec <- ugarchspec( variance.model = list(   
                                            model = "sGARCH", 
                                             garchOrder = c(1, 1),
                                             submodel = NULL, 
                                             external.regressors = NULL, 
                                             variance.targeting = FALSE),

                                             mean.model = list(  armaOrder = c(1, 1), 
                                                                 include.mean = TRUE, 
                                                                 archm = FALSE,
                                                                 archpow = 1, 
                                                                 arfima = FALSE, 
                                                                 external.regressors = NULL, 
                                                                 archex = FALSE),
                                                                 distribution.model = "norm", 
                                                                 start.pars = list(), 
                                                                 fixed.pars = list()
                    )

それから私は書く

garch <- ugarchfit(spec = spec, data = data, solver.control = list(trace=0))

これは明らかに適切であり、シミュレートしていません。つまり、確率変数を生成しています。

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の結果を入力として受け取るugarchsim関数を探しているのかもしれません。ugarchfit

この例をチェックしてください。

于 2016-11-01T12:45:39.213 に答える