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:

  1. сделать R подходящие модели, используя все ядра;
  2. разделите спецификации моделей на группы и расположите их параллельно на всех ядрах.

    Спасибо всем авторам!

0 ответов

Другие вопросы по тегам