Прогноз для модели DCC Copula GARCH в R

Question

Я пытаюсь предсказать Модель Копулы Гарч. Я попытался использовать функцию dccforecast с cGARCHfit, но оказалось, что ошибка говорит о том, что не существует применимого метода для dccforecast, примененного к объекту класса cGARCHfit. Так как же на самом деле мы прогнозируем модель garch copula garch?

У меня есть следующий воспроизводимый код.

library(zoo)
library(rugarch)
library(rmgarch)
data("EuStockMarkets")
EuStockLevel <- as.zoo(EuStockMarkets)[,c("DAX","CAC","FTSE")]
EuStockRet <- diff(log(EuStockLevel))

# DCC timecopula MVN

  uspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "sGARCH", variance.targeting=FALSE), distribution.model = "norm")
  spec1 = cgarchspec(uspec = multispec( replicate(3, uspec) ), asymmetric = TRUE,  distribution.model = list(copula = "mvnorm", method = "Kendall", time.varying = TRUE, transformation = "parametric"))
  fit1 = cgarchfit(spec1, data = EuStockRet, cluster = NULL, solver.control=list(trace=1))
  print(fit1)  

 > fit.copula = cgarchfit(spec1, data = EuStockRet, out.sample = 120, solver = "solnp", solver.control =list(),fit.control = list(eval.se = TRUE, stationarity = TRUE, scale = FALSE),cluster = NULL, fit =NULL, VAR.fit = NULL)
 > dcc.copula.focast=dccforecast(fit.copula, n.ahead = 1, n.roll = 0) 
   Error in UseMethod("dccforecast") : no applicable method for 'dccforecast' applied to an object of class "c('cGARCHfit', 'mGARCHfit', 'GARCHfit', 'rGARCH')"

Благодарим Вас за помощь.

Спасибо

Answer 1

Прогнозы DCC работают только с dccfits. Вы можете попробовать функцию cGARCHsim или отпустить метод Кендалла и перейти к dccfit. Хотя прогнозирование с использованием cGARCHsim может быть проблематичным, если вы хотите прогнозировать на более длительный период.

Увидеть:

??cGARCHsim

подробности

Поскольку нет явной процедуры прогнозирования, пользователь должен использовать этот метод> для постепенного построения n-опережающих прогнозов путем имитации 1-опережающего, > получения средств возврата, сигмы, Rho и т. Д. И подачи их к следующему> раунду симуляция как начальные значения. Папка "rmgarch.tests" содержит> конкретные примеры, иллюстрирующие этот конкретный момент.