Модели Маркова-Свитинга GARCH и параллель в R
В первый раз, задавая вопрос здесь, я сделаю все возможное, чтобы быть точным - но дайте мне знать, если я должен предоставить больше информации!
В настоящее время я работаю с пакетом "MSGARCH" в R (версия 3.3.3). Я пытаюсь рассчитать VaR для 288 моделей MS-GARCH, но это кажется очень трудоемким. Я знаю, что есть пакеты, которые позволяют использовать все ядра в R, но я понятия не имею, как их использовать, особенно в Windows 7 (64-разрядная версия).
library(GAS)
library(MSGARCH)
for (i in 1:N_out_of_sample){
y_train <- y[i:(N_sample+i-1)]
y_OOS[i] <- y[N_sample+i]
for (j in 1:a){
model_fit[[j]] <- fit.mle(spec = spec.list[[j]], y = y_train)
VaR_OOS[i,j] <- risk(object = model_fit[[j]]$spec,
theta = model_fit[[j]]$theta,
y = y_train,
level = 0.95,
ES = FALSE,
do.its = FALSE)$VaR
saveRDS(VaR_OOS, file = "var.rds")
}
}
куда y
это обменный курс, spec.list()
содержит 288 спецификаций MS-GARCH.
Это возможно:
- сделать R подходящие модели, используя все ядра;
разделите спецификации моделей на группы и расположите их параллельно на всех ядрах.
Спасибо всем авторам!