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基于滚动窗口VAR模型的DY溢出连接指数

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简介:
本研究运用滚动窗口向量自回归(VAR)模型开发了一种新型金融溢出效应测量工具——DY溢出连接指数。该指数能有效量化金融市场间的动态相互影响,提供更为精确的风险评估和政策制定依据。 Diebold 和 Yılmaz 提出的方法在计量经济学领域具有里程碑意义,因为它揭示了冲击如何在一个预定的系统内传播,并有助于可视化不同危机通过各种经济渠道发挥作用的方式。正如 Diebold 和 Yılmaz(2014)所强调的那样,该程序可以作为众多经济实体的预警系统使用。 目前估计动态溢出指数的方法有两种:一种是采用滚动窗口向量自回归模型方法,在固定时间窗内利用常系数 VAR 模型建模并进行参数估计,并在此基础上分析金融市场间的波动影响。Diebold 和 Yılmaz 使用了这种滚窗VAR 方法和方差分解技术来实现对波动溢出指数的时变估计,从而能够获得所有金融市场的总溢出效应的时间变化情况以及不同市场之间的净溢出和净流入效应的变化情况。

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  • VARDY
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    本研究运用滚动窗口向量自回归(VAR)模型开发了一种新型金融溢出效应测量工具——DY溢出连接指数。该指数能有效量化金融市场间的动态相互影响,提供更为精确的风险评估和政策制定依据。 Diebold 和 Yılmaz 提出的方法在计量经济学领域具有里程碑意义,因为它揭示了冲击如何在一个预定的系统内传播,并有助于可视化不同危机通过各种经济渠道发挥作用的方式。正如 Diebold 和 Yılmaz(2014)所强调的那样,该程序可以作为众多经济实体的预警系统使用。 目前估计动态溢出指数的方法有两种:一种是采用滚动窗口向量自回归模型方法,在固定时间窗内利用常系数 VAR 模型建模并进行参数估计,并在此基础上分析金融市场间的波动影响。Diebold 和 Yılmaz 使用了这种滚窗VAR 方法和方差分解技术来实现对波动溢出指数的时变估计,从而能够获得所有金融市场的总溢出效应的时间变化情况以及不同市场之间的净溢出和净流入效应的变化情况。
  • TVP-Quantile-VAR-DY时变:新方法及R语言实现
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    本文提出一种新的统计分析方法——TVP-Quantile-VAR-DY模型,用于衡量时间序列数据中的动态时变溢出效应,并提供该模型在R语言中的具体实现方式。 基于TVP-Quantile-VAR-DY模型的最新溢出指数计算方法无需设置滚动窗口,这避免了样本损失,并且结果不再依赖于特定的时间窗口设定。与传统的QVAR-DY溢出指数相比,这一新开发的方法提供了更灵活和准确的结果。 该研究利用时变参数分位数向量自回归(TVP-Quantile-VAR)模型来计算DY溢出指数,并通过R语言实现了静态溢出矩阵、总溢出指数、单个变量的溢出指数、被其他变量影响的程度即“溢入”指标以及净溢出效应等关键结果。此外,代码还支持生成相关图表以直观展示分析成果。 关键词包括:TVP-Quantile-VAR模型;DY溢出指数;无需滚动窗口设定;静态溢出矩阵;净溢出指数。
  • Elastic Net方法高维多变量计算改进及HD-TVP-VAR-DY应用优化
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    本研究针对高维数据环境下的经济变量间复杂关系,提出了一种改进的Elastic Net算法,并结合HD-TVP-VAR-DY模型,有效提升了多变量溢出效应分析的精度和效率。 基于Elastic Net方法的高维多变量溢出指数计算模型:HD-TVP-VAR-DY优化与实现 该研究提出了一种新的高维多变量溢出指数计算模型,即HD-TVP-VAR-DY,它利用弹性网络(Elastic Net)方法进行降维处理。相较于传统的TVP-VAR-DY模型只能同时估计最多20个变量的局限性,新模型能够有效地对近百个变量的数据集进行分析。 与Lasso dy和Elastic Net DY相比,HD-TVP-VAR-DY采用时变估计方式,并且不需要使用滚动窗口方法。此外,在运行速度上也表现出一定的优势。 该研究提供了详细的R语言代码示例(含注释及案例数据),能够导出静态溢出矩阵、总溢出指数Total、溢出指数To、净溢入指数From以及净溢出指数Net到Excel,并支持画图功能。
  • DY计算代码详解
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    本文章详细解析了DY溢出指数的计算方法,并提供了相应的代码示例。适合对金融市场和技术分析感兴趣的读者学习和研究使用。 Diebold 和 Yilmaz 在他们的论文《Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers》(2012年发表于International Journal of Forecasting, 28(1): 57-66)中提出了计算DY溢出指数的方法,用于预测波动性溢出的方向。
  • 高维多变量DYHD-TVP-VAR-BK:时变估计及频域分解优化及其R语言实现
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    本研究开发了HD-TVP-VAR-BK模型,并引入高维多变量DY溢出指数,通过时变估计和频域分解优化,提供该模型的R语言实现方法。 基于高维多变量DY溢出指数的HD-TVP-VAR-BK模型结合了时变估计与频域分解计算BK溢出指数的方法,并利用R语言进行实现。此方法采用Elastic Net降维处理,能够有效解决传统TVP-VAR-BK模型最多只能处理20个变量的问题,使得该新模型可以同时对近百个高维度多变量数据进行分析。 相较于Lasso BK和Elastic Net BK(弹性网络),HD-TVP-VAR-BK具有时变估计的能力,并且在计算过程中不需要损失滚动窗口。此外,在运行速度方面也相对更快。R语言代码中详细注释并附有案例数据,能够导出静态溢出矩阵、总溢出指数Total、溢出指数To、溢入指数From以及净溢出指数Net到Excel文件,并支持绘制图形展示结果。 核心关键词包括:HD-TVP-VAR-BK溢出指数;最新模型;高维多变量DY溢出指数;频域分解计算BK溢出指数;Elastic Net方法;降维处理;高维数据DY溢出指数;传统TVP-VAR-BK模型;Lasso BK;Elastic Net BK(弹性网络);时变估计。
  • 我国股期货间效应分析——运用VAR-BEKK-GARCH(1,1)
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    本研究采用VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型深入探讨了中国主要股指期货之间的溢出效应,旨在揭示金融市场风险传递机制。 本段落采用沪深300、上证50和中证500股指期货的日收益率数据,构建了三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究了这三个指数之间的均值溢出效应和波动溢出效应。
  • PIX
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    PIX窗口连接驱动是一款专为PIX系列设备设计的软件工具,它能够高效地建立电脑与硬件之间的通信桥梁,确保系统的稳定运行和功能完善。 好的,请提供您需要我重写的那段文字内容。
  • TVARDY效应:门槛向量自回归及其参估计LR检验和脉冲响应分析
    优质
    本文构建了TVAR(时间门限向量自回归)模型来研究DY溢出效应,并运用似然比(LR)检验进行参数估计,同时进行了脉冲响应分析。 本段落探讨了基于TVAR模型的DY溢出指数,并进行了门槛向量自回归模型、参数估计以及LR检验的研究。此外还对脉冲响应进行了分析。研究内容涵盖了TVAR模型的应用,包括如何利用该模型进行参数估计及评估其在不同条件下的表现,同时详细讨论了通过LR检验验证假设的有效性。最后,文章深入探讨了基于TVAR的DY溢出指数计算方法及其应用价值。
  • FIGARCH预测:利用FIGARCH进行预测代码-MATLAB开发
    优质
    本项目提供使用MATLAB实现滚动窗口FIGARCH模型预测代码,适用于金融时间序列数据中的波动率建模与分析。 在此代码中,我们使用从其他软件获得的滚动窗口FIGARCH估计来计算滚动窗口预测。结果是一个显示了各个时间段内预测值的矩阵,其中曲线的数量对应于不同的滚动窗口数,x轴表示预测的时间长度。简单来说,在每个时间点上,我们会利用这些估计(通过外部软件获取)来提前进行n个时间段内的预测。
  • Antonakakis等(2020)_TVP__
    优质
    本文由Antonakakis等人于2020年发表,介绍了时间varying参数(TVP)模型在衡量金融市场的溢出现象中的应用,并提出了一个新的量化指标——溢出指数。 基于TVP-VAR模型的动态溢出指数可以通过R代码进行计算。这种方法能够有效地分析多个时间序列之间的动态关系及其相互影响的程度。在使用这种方法前,需要确保已经安装并加载了必要的R包,并且对TVP-VAR(时变参数向量自回归)以及VAR(向量自回归)模型有一定的理解。编写具体的代码实现则依赖于数据的具体情况和研究目标的设定。