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最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。不幸的是，该文件目前是法文版，可在https://hal.archives-ouvertes.fr/上找到。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 为了说明这一点，我一直在使用（原油）油价，布伦特，杜巴和玛雅的每周对数回报。 > temp < - tempfile（） > download.file（ +“http://freakonometrics.free.fr/oil.xls",temp） > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”） > oil = read.xlsx（“D：\\ home \\ acharpen \\ mes documents \\ oil.xls”，sheetName =“DATA”） 然后我们可以绘制这三个时间序列 1 1997-01-10 2.73672 2.25465 3.3673 1.5400 2 1997-01-17 -3.40326 -6.01433 -3.8249 -4.1076 3 1997-01-24 -4.09531 -1.43076 -6.6375 -4.6166 4 1997-01-31 -0.65789 0.34873 0.7326 -1.5122 5 1997-02-07 -3.14293 -1.97765 -0.7326 -1.8798 6 1997-02-14 -5.60321 -7.84534 -7.6372 -11.0549 这个想法是在这里使用一些多变量ARMA-GARCH过程。这里的启发式是第一部分用于模拟时间序列平均值的动态，第二部分用于模拟时间序列方差的动态。本文考虑了两种模型
因此，这里将考虑不同的系列，作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。来自ARMA模型 > fit1 = arima（x = dat [，1]，order = c（2,0,1）） > fit2 = arima（x = dat [，2]，order = c（1,0,1）） > fit3 = arima（x = dat [，3]，order = c（1,0,1）） > m < - apply（dat_arma，2，mean） > v < - apply（dat_arma，2，var） > dat_arma_std < - t（（t（dat_arma）-m）/ sqrt（v）） 或者来自ARMA-GARCH模型 > fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+ garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”） > fit2 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat [，2]，cond.dist =“std”） > fit3 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat [，3]，cond.dist =“std”） > m_res < - apply（dat_res，2，mean） > v_res < - apply（dat_res，2，var） > dat_res_std = cbind（（dat_res [，1] -m_res [1]）/ sqrt（v_res [1]），（dat_res [，2] -m_res [2]）/ sqrt（v_res [2]），（dat_res [ ，3] -m_res [3]）/ SQRT（v_res [3]）） 多变量GARCH模型可以考虑的第一个模型是协方差矩阵的多变量EWMA， > ewma = EWMAvol（dat_res_std，lambda = 0.96） 要想象波动性，请使用 > emwa_series_vol = function（i = 1）{ + lines（Time，dat_arma [，i] + 40，col =“gray”） + j = 1 + if（i == 2）j = 5 + if（i == 3）j = 9 隐含的相关性在这里 > emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{ + if（（min（i，j）== 1）＆（max（i，j）== 2））{ + a = 1; B = 9; AB = 3} + r = ewma $ Sigma.t [，ab] / sqrt（ewma $ Sigma.t [，a] * + ewma $ Sigma.t [，b]） + plot（Time，r，type =“l”，ylim = c（0,1）） +} 也可能有一些多变量GARCH，即BEKK（1,1）模型，例如使用： > bekk = BEKK11（dat_arma） > bekk_series_vol function（i = 1）{ + plot（Time， $ Sigma.t [，1]，type =“l”， + ylab = （dat）[i]，col =“white”，ylim = c（0,80）） + lines（Time，dat_arma [，i] + 40，col =“gray”） + j = 1 + if（i == 2）j = 5 + if（i == 3）j = 9 > bekk_series_cor = function（i = 1，j = 2）{ + a = 1; B = 5; AB = 2} + a = 1; B = 9; AB = 3} + a = 5; B = 9; AB = 6} + r = bk $ Sigma.t [，ab] / sqrt（bk $ Sigma.t [，a] * + bk $ Sigma.t [，b]） 隐含的核心在这里 从单变量GARCH模型中模拟残差第一步可能是考虑残差的一些静态（联合）分布。单变量边际分布是 而关节密度的轮廓（使用双变量核估计器获得）是 也可以将copula密度可视化（顶部有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1，j = 2）{ + n = nrow（uv） + s = 0.3 + norm.cop < - normalCopula（0.5） + norm.cop < - normalCopula（fitCopula（norm.cop，uv）@estimate） + dc = function（x，y）dCopula（cbind（x，y），norm.cop） + ylab = names（dat）[j]，zlab =“copule Gaussienne”，ticktype =“detailed”，zlim = zl） + + t.cop < - tCopula（0.5，df = 3） + t.cop < - tCopula（t.fit [1]，df = t.fit [2]） + ylab = names（dat）[j]，zlab =“copule de Student”，ticktype =“detailed”，zlim = zl） +} 可以考虑这个功能， 计算三对系列的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较， > > lambda = function（C）{ + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u + v = Vectorize（l）（u） + return（c（v，rev（v））） +} > > graph_lambda = function（i，j）{ + X = dat_res + U = rank（X [，i]）/（nrow（X）+1） + V = rank（X [，j]）/（nrow（X）+1） + normal.cop < - normalCopula（.5，dim = 2） + t.cop < - tCopula（.5，dim = 2，df = 3） + fit1 = fitCopula（normal.cop，cbind（U，V），method =“ml”） d（U，V），method =“ml”） + C1 = normalCopula（fit1 @ copula @ parameters，dim = 2） + C2 = tCopula（fit2 @ copula @ parameters [1]，dim = 2，df = trunc（fit2 @ copula @ parameters [2]）） + 但人们可能想知道相关性是否随时间稳定。E： > time_varying_correl_2 = function（i = 1，j = 2， + nom_arg =“Pearson”）{ + uv = dat_arma [，c（i，j）] nom_arg））[1,2] +} > time_varying_correl_2（1,2） > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”） > time_varying_correl_2（1,2，“kendall”） 斯皮尔曼与时间排名相关 或肯德尔的头，随着时间的推移 为了模型的相关性，考虑DCC模型（S） > m2 = dccFit（dat_res_std） > m3 = dccFit（dat_res_std，type =“Engle”） > R2 = m2 $ rho.t > R3 = m3 $ rho.t 要获得一些预测，请使用例如 > garch11.spec = ugarchspec（mean.model = list（armaOrder = c（2,1）），variance.model = list（garchOrder = c（1,1），model =“GARCH”）） > dcc.garch11.spec = dccspec（uspec = multispec（replicate（3，garch11.spec）），dccOrder = c（1,1）， distribution =“mvnorm”） > dcc.fit = dccfit（dcc.garch11.spec，data = dat） > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200） 大数据部落——中国专业的第三方数据服务提供商，提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询服务 统计分析和数据挖掘咨询服务 ：y0.cn/teradat（咨询服务请联系官网客服）
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