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GARCHモデルのシミュレーションを行っています。モデル自体はあまり関連性がありません。Rでのシミュレーションの最適化についてお聞きしたいと思います。何よりも、ベクトル化の余地があるとしたら、考えてみましたが、わかりません。これまでのところ私が持っているのはこれです：

させて：

#    ht=cond.variance in t
#    zt= random number 
#    et = error term
#    ret= return
#    Horizon= n periods ahead

だからこれはコードです：

randhelp= function(horizon=horizon){
    ret <- zt <- et <- rep(NA,horizon)#initialize ret and zt et
    for( j in 1:horizon){
      zt[j]= rnorm(1,0,1)
      et[j] = zt[j]*sqrt(ht[j])
      ret[j]=mu + et[j]

      ht[j+1]= omega+ alpha1*et[j]^2 + beta1*ht[j]
    }
    return(sum(ret))
  }

今から5期間後のリターンのシミュレーションを実行したいので、これを実行します。たとえば、10000とします。

#initial values of the simulation
ndraws=10000
horizon=5 #5 periods ahead
ht=rep(NA,horizon) #initialize ht
ht[1] = 0.0002
alpha1=0.027
beta1 =0.963
mu=0.001
omega=0


sumret=sapply(1:ndraws,function(x) randhelp(horizon))

これはかなり速く実行されていると思いますが、この問題にもっと良い方法で取り組む方法があるかどうかをお聞きしたいと思います。

ありがとう！

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ループで数値を使用する代わりに、サイズN：のベクトルを使用できます。これにより、に隠されているループが削除されsapplyます。

randhelp <- function(
  horizon=5, N=1e4, 
  h0 = 2e-4, 
  mu = 0, omega=0,
  alpha1 = 0.027,
  beta1  = 0.963
){
  ret <- zt <- et <- ht <- matrix(NA, nc=horizon, nr=N)
  ht[,1] <- h0
  for(j in 1:horizon){
    zt[,j]   <- rnorm(N,0,1)
    et[,j]   <- zt[,j]*sqrt(ht[,j])
    ret[,j]  <- mu + et[,j]
    if( j < horizon )
      ht[,j+1] <- omega+ alpha1*et[,j]^2 + beta1*ht[,j]
  }
  apply(ret, 1, sum)
}
x <- randhelp(N=1e5)
于 2012-04-02T02:18:39.640 に答える
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Vincentの応答に基づいて、私が変更したのはzt、一度にすべてを定義してに切り替えるapply(ret, 1, sum)ことだけrowSums(ret)で、かなり高速になりました。両方をコンパイルしてみましたが、大きな違いはありませんでした。

randhelp2 <- function(horizon = 5, N = 1e4, h0 = 2e-4, 
                       mu = 0, omega = 0, alpha1 = 0.027, 
                       beta1  = 0.963 ){
    ret <- et <- ht <- matrix(NA, nc = horizon, nr = N)
    zt  <- matrix(rnorm(N * horizon, 0, 1), nc = horizon)
    ht[, 1] <- h0
    for(j in 1:horizon){
        et[, j]  <- zt[, j] * sqrt(ht[, j])
        ret[,j]  <- mu + et[, j]
        if( j < horizon )
            ht[, j + 1] <- omega + alpha1 * et[, j] ^ 2 + beta1 * ht[, j]
    }
    rowSums(ret)
}

system.time(replicate(10,randhelp(N=1e5)))
   user  system elapsed 
  7.413   0.044   7.468 

system.time(replicate(10,randhelp2(N=1e5)))   
   user  system elapsed 
  2.096   0.012   2.112

おそらくまだ改善の余地があります:-)

于 2012-04-02T02:44:21.417 に答える