本文介绍了R中的GARCH-M模型估计的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
是否可以使用 R 来估计具有均值波动性的 GARCH?
is it possible to estimate a GARCH with volatility in the mean using R?
我读到使用 rgarch 包可能是可能的，但我在安装它时遇到了一些麻烦.还有其他办法吗?
I read that it may be possible with rgarch package but I have some trouble installing it. Is there any other way?
模型是:
r[t] = mu + c*s[t]^2 + a[t],
a[t] = s[t]*e[t],
s[t]^2 = alpha0 + alpha1 * a[t-1]^2 + beta1 * s[t-1]^2,
问候，
胡安.
推荐答案
Ruey Tsay 发表了 garchM 函数.保存代码并使用源函数将其加载到 R 中:
Ruey Tsay has published a garchM function. Save the code and load it into R using the source function:
source('/path/to/garchM.R')
garchM 函数可以如下使用:
The garchM function can be used as follows:
data <- read.table('/path/to/data.txt')
returns <- data$rtn * 100
garchM(returns)
这篇关于R中的GARCH-M模型估计的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！