BayesDCCgarchからの相関行列Rの抽出

Question

現在、bayesDCCgarchパッケージを試しており、モデルの推定から二変量の条件付き相関を抽出することを検討しています。

関数の出力のみ分散を提供し、共分散行列（D_tは、単変量GARCHモデルの条件付き分散推定から来る）H = DRDから構成さH_t、。私はgithubのhere上のコードで表情を持っていたし、スクリプトで、bayesDccGarch.cは、彼らが、相関行列にR計算を行うことを見てきました

R行列を探しています（行を291から300）

// compute the R matrix 
    for(i = 0; i < k; i++){ 
     hiit = omega[i];// /(1.0-beta[i]); // H_{ii,1} 
     MEs[i][0] = y[0][i]/sqrt(hiit); 
     for(t = 1; t < n; t++){ 
      hiit = omega[i] + alpha[i]*y[t-1][i]*y[t-1][i] + beta[i]*hiit; // H_{ii,t} 
      MEs[i][t] = y[t][i]/sqrt(hiit); // Standard Errors 
     } 
    } 
    mcov(n, k, MEs, R); // compute the R matrix 

Iは、以下のコードのように相関行列R なく一連のそれぞれの推定ボラティリティをプロットすることができる方法すべてのヘルプ：

library(bayesDccGarch) 
data(DaxCacNik) 
mY<-DaxCacNik[,1:2] 
out = bayesDccGarch(mY, nSim=1000) 
plotVol(mY, out$H[,c("H_1,1","H_2,2")], c("DAX","CAC40")) 

rmgarchライブラリのdccfit関数との相関関係を比較することを検討しています。

Answer 1

パッケージの作成者に話さ避難所の後、相関の抽出のための正しい答えは確かにcov/sqrt(var)sqrt(var)とともにH行列を使用している：

library(bayesDccGarch) 
data(DaxCacNik) 
mY<-DaxCacNik[,1:2] 
out = bayesDccGarch(mY, nSim=10000) 
R<-out$H[,("H_2,1")]/sqrt(out$H[,("H_1,1")]*out$H[,("H_2,2")])