5変数のBEKK（1,1）モデルの予測

Question

私はBEKK(1,1)モデルを推定しましたが、今ではモデルの予測値を求めたいと思います。以下は、BEKK(1,1)モデルを推定するためのRコードです。あなたの質問以来

> install.packages('MTS') 
> install.packages('rmgarch') 
> simulated <- simulateBEKK(2, 1000, c(1, 1)) 

##prepare the matrix: 
> simulated <- do.call(cbind, simulated$eps) 

##Estimate with default arguments: 
> estimated <- BEKK(simulated) 
> diagnoseBEKK(estimated) 

Answer 1

（それは質問ですが？）本当に私は私はあなたが知りたいと思うものに答える何を達成しよう（とパッケージ/コマンドをアップミックス）されている明確にしていません。

まず第一に、あなたが記述コマンドは、パッケージmgarchBEKK、ないMTSまたはrmgarchから来ます。

2つのシリーズ（タイトルで暗示されているような5つのシリーズではありません）があります。

1.モデルのシミュレーションと推定

あなたはあなたのコードを実行します（例では、実際にdocumentation, page 4から来ている：

install.packages('mgarchBEKK') 
library('mgarchBEKK') 
## Simulate series: (2 = number of series to be simulated, 
##     1000 = length of series to be simulated, 
##     c(1,1) = BEKK(p, q) order. 
simulated = simulateBEKK(2, 1000, c(1,1)) 
## Prepare the matrix: 
simulated = do.call(cbind, simulated$eps) 
## Estimate with default arguments: 
estimated = BEKK(simulated) 

---

今、あなたはestimatedに保存されているすべての情報を持っているあなたを仮定。入力変数は、例えば株式や指数からの日次リターン系列である。Hの最後の値は明日の条件付き分散の予測値であり、最後の値は明日の条件付き相関の予測を行います。基本的には1日の予測です

---

2.の簡便のためsepearteデータフレームに条件付きの標準偏差と条件の相関関係を格納することができ、データ

を準備します。同様に：

results = data.frame('bekk.csd.variable1' = estimated$sd[[1]], 
        'bekk.csd.variable2' = estimated$sd[[2]], 
        'bekk.ccor.var1_var2' = estimated$[[1]][[2]]) 

3.表示結果

そして、条件付きのボラティリティとの条件付き相関のために、あなたの1日/期間-予測を示しています。

tail(results, n = 1) 

Answer 2

番号、

あなたのコードに何かが欠けていると思います。パート2でどうすれば修正できるか考えてみましょう。

results = data.frame('bekk.csd.variable1' = estimated$sd[[1]], 
       'bekk.csd.variable2' = estimated$sd[[2]], 
       'bekk.ccor.var1_var2' = estimated$cor[[1]][[2]]) 

これは役に立ちます。