Многомерный GARCH в MEAN в R
Я пытаюсь оценить многомерный GARCH в среднем по R. Цель упражнения - вычислить влияние ценового риска на уровень цен (настройка CAPM для тех, кто более знаком с литературой по финансовой экономике). Вот настройка модели:
p_{t} = beta_0 + beta_1 p_t-1 + delta x_t + gamma V_t + epsilon_t
epsilon | I_{t-1} ~ N(0, H_t)
H_t = C'C + A' epsilon_t-1 epsilon_t-1' A + B' H_t-1 B
V_{t} = f(H_t)
Здесь p_t - это вектор цен 2 * 1, скажем, price1 и price2. p_t-1 - это член AR, x_t - экзогенные регрессоры, а V_t - вектор терминов, представляющих ценовой риск. Я хочу смоделировать V_t = vech(H_t), где vech(H_t) - это вектор 3*1, состоящий из 3 условий: дисперсия цены 1, дисперсия цены 2 и ковариация цены 1 и 2.
Я пытался закодировать это с помощью пакета rmgarch, следуя подходу DCC-MGARCHX. Но я не уверен, смогу ли я правильно закодировать это, используя функции пакета. Вот фрагмент моего кода и ошибки, с которыми я сталкиваюсь:
unispec.n <- multispec(replicate (2, ugarchspec(mean.model=list(armaOrder=c(1,0),archm= TRUE, archpow=2))))
multf <- multifit(unispec.n, rX)
spec1 <- dccspec(uspec= unispec.n, dccOrder=c(1,1), distribution='mvnorm')
fit1 <- dccfit(spec1, data=rX, fit.control= list(eval.se = TRUE), fit =multf)
ugarchfilter-> ошибка: имена параметров не соответствуют спецификации Ожидаемые параметры: mu ar1 archm omega alpha1 beta1 Ошибка: Exiting Дополнительно: Предупреждающее сообщение: In
Даже без ошибки я не уверен, что это правильный способ моделирования ценового риска на основе средней модели. Любая помощь приветствуется. Я также хочу изучить программное обеспечение, отличное от R. Спасибо!