vlambda
2020-08-07

R语言COPULA和金融时间序列案例

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。


 > temp < - tempfile（）> download.file（+“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

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

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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））+}

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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]）

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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

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而关节密度的轮廓（使用双变量核估计器获得）

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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）+}

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可以考虑这个 R语言COPULA和金融时间序列案例功能，

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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]））+

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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”）

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斯皮尔曼与时间排名相关

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或肯德尔

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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

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要获得一些预测，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）

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