R中的GARCH-M模型估计 [英] GARCH-M model estimation in R

问题描述

是否可以使用 R 来估计具有均值波动性的 GARCH?

is it possible to estimate a GARCH with volatility in the mean using R?

我读到使用 rgarch 包可能是可能的，但我在安装它时遇到了一些麻烦.还有其他办法吗?

I read that it may be possible with rgarch package but I have some trouble installing it. Is there any other way?

模型是:

  r[t] = mu + c*s[t]^2 + a[t],

  a[t] = s[t]*e[t],

  s[t]^2 = alpha0 + alpha1 * a[t-1]^2 +  beta1 * s[t-1]^2,

问候，

胡安.

推荐答案

Ruey Tsay 发表了 garchM 函数.保存代码并使用源函数将其加载到 R 中:

Ruey Tsay has published a garchM function. Save the code and load it into R using the source function:

source('/path/to/garchM.R')

garchM 函数可以如下使用:

The garchM function can be used as follows:

data <- read.table('/path/to/data.txt')
returns <- data$rtn * 100
garchM(returns)

这篇关于R中的GARCH-M模型估计的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！