原文 http://tecdat.cn/?p=3385

最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。 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。

1.  
    
2.  
    
3.  
   > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”）
4.  
    

然后我们可以绘制这三个时间序列

1.  
   1 1997-01-10 2.73672 2.25465 3.3673 1.5400
2.  
    
3.  
   2 1997-01-17 -3.40326 -6.01433 -3.8249 -4.1076
4.  
    
5.  
   3 1997-01-24 -4.09531 -1.43076 -6.6375 -4.6166
6.  
    
7.  
   4 1997-01-31 -0.65789 0.34873 0.7326 -1.5122
8.  
    
9.  
   5 1997-02-07 -3.14293 -1.97765 -0.7326 -1.8798
10.  
     
11.  
    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

• 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型）
• 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula）

因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得。我们还可以将这些残差标准化。

ARMA模型

1.  
   > fit1 = arima（x = dat [，1]，order = c（2,0,1））
2.  
   > fit2 = arima（x = dat [，2]，order = c（1,0,1））
3.  
   > fit3 = arima（x = dat [，3]，order = c（1,0,1））
4.  
   > m < - apply（dat_arma，2，mean）
5.  
   > v < - apply（dat_arma，2，var）
6.  
   > dat_arma_std < - t（（t（dat_arma）-m）/ sqrt（v））

ARMA-GARCH模型

1.  
   > fit1 = garchFit（formula = ~arma（2,1）+ garch（1,1），data = dat [，1]，cond.dist =“std”）
2.  
   > fit2 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat [，2]，cond.dist =“std”）
3.  
   > fit3 = garchFit（formula = ~arma（1,1）+ garch（1,1），data = dat [，3]，cond.dist =“std”）
4.  
   > m_res < - apply（dat_res，2，mean）
5.  
   > v_res < - apply（dat_res，2，var）
6.  
   > 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]））

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）

波动性

1.  
   > emwa_series_vol = function（i = 1）{
2.  
   + lines（Time，dat_arma [，i] + 40，col =“gray”）
3.  
   + j = 1
4.  
   + if（i == 2）j = 5
5.  
   + if（i == 3）j = 9

隐含相关性

1.  
   > emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{
2.  
   + if（（min（i，j）== 1）＆（max（i，j）== 2））{
3.  
   + a = 1; B = 9; AB = 3}
4.  
   + r = ewma $ Sigma.t [，ab] / sqrt（ewma $ Sigma.t [，a] *
5.  
   + ewma $ Sigma.t [，b]）
6.  
   + plot（Time，r，type =“l”，ylim = c（0,1））
7.  
   +}

多变量GARCH，即BEKK（1,1）模型，例如使用：

1.  
   > bekk = BEKK11（dat_arma）
2.  
   > bekk_series_vol function（i = 1）{
3.  
   + plot（Time， $ Sigma.t [，1]，type =“l”，
4.  
   + ylab = （dat）[i]，col =“white”，ylim = c（0,80））
5.  
   + lines（Time，dat_arma [，i] + 40，col =“gray”）
6.  
   + j = 1
7.  
   + if（i == 2）j = 5
8.  
    
9.  
   + if（i == 3）j = 9
10.  
     
11.  
    > bekk_series_cor = function（i = 1，j = 2）{
12.  
    + a = 1; B = 5; AB = 2}
13.  
    + a = 1; B = 9; AB = 3}
14.  
    + a = 5; B = 9; AB = 6}
15.  
    + r = bk $ Sigma.t [，ab] / sqrt（bk $ Sigma.t [，a] *
16.  
    + bk $ Sigma.t [，b]）

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。单变量边缘分布是

边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得） 

也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula）

1.  
   > copula_NP = function（i = 1，j = 2）{
2.  
   + n = nrow（uv）
3.  
   + s = 0.3
4.  
    
5.  
   + norm.cop < - normalCopula（0.5）
6.  
   + norm.cop < - normalCopula（fitCopula（norm.cop，uv）@estimate）
7.  
   + dc = function（x，y）dCopula（cbind（x，y），norm.cop）
8.  
    
9.  
    
10.  
    + ylab = names（dat）[j]，zlab =“copule Gaussienne”，ticktype =“detailed”，zlim = zl）
11.  
    +
12.  
    + t.cop < - tCopula（0.5，df = 3）
13.  
    + t.cop < - tCopula（t.fit [1]，df = t.fit [2]）
14.  
     
15.  
     
16.  
    + ylab = names（dat）[j]，zlab =“copule de Student”，ticktype =“detailed”，zlim = zl）
17.  
    +}

可以考虑这个函数，

计算三个序列的的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较，

1.  
   >
2.  
    
3.  
   > lambda = function（C）{
4.  
   + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u
5.  
   + v = Vectorize（l）（u）
6.  
   + return（c（v，rev（v）））
7.  
   +}
8.  
   >
9.  
    
10.  
    > graph_lambda = function（i，j）{
11.  
    + X = dat_res
12.  
    + U = rank（X [，i]）/（nrow（X）+1）
13.  
    + V = rank（X [，j]）/（nrow（X）+1）
14.  
     
15.  
    + normal.cop < - normalCopula（.5，dim = 2）
16.  
    + t.cop < - tCopula（.5，dim = 2，df = 3）
17.  
    + fit1 = fitCopula（normal.cop，cbind（U，V），method =“ml”）
18.  
    d（U，V），method =“ml”）
19.  
    + C1 = normalCopula（fit1 @ copula @ parameters，dim = 2）
20.  
    + C2 = tCopula（fit2 @ copula @ parameters [1]，dim = 2，df = trunc（fit2 @ copula @ parameters [2]））
21.  
    +

但人们可能想知道相关性是否随时间稳定。

1.  
   > time_varying_correl_2 = function（i = 1，j = 2，
2.  
   + nom_arg =“Pearson”）{
3.  
   + uv = dat_arma [，c（i，j）]
4.  
   nom_arg））[1,2]
5.  
   +}
6.  
   > time_varying_correl_2（1,2）
7.  
    
8.  
   > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”）
9.  
    
10.  
    > time_varying_correl_2（1,2，“kendall”）

斯皮尔曼与时变排名相关系数

或肯德尔 相关系数

为了模型的相关性，考虑DCC模型（S）

1.  
   > m2 = dccFit（dat_res_std）
2.  
   > m3 = dccFit（dat_res_std，type =“Engle”）
3.  
   > R2 = m2 $ rho.t
4.  
   > R3 = m3 $ rho.t

要获得一些预测， 使用例如

1.  
   > garch11.spec = ugarchspec（mean.model = list（armaOrder = c（2,1）），variance.model = list（garchOrder = c（1,1），model =“GARCH”））
2.  
   > dcc.garch11.spec = dccspec（uspec = multispec（replicate（3，garch11.spec）），dccOrder = c（1,1），
3.  
   distribution =“mvnorm”）
4.  
   > dcc.fit = dccfit（dcc.garch11.spec，data = dat）
5.  
   > fcst = dccforecast（dcc.fit，n.ahead = 200）

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