R에서 mgarchbekk package를 사용하는 방법?

Question

나는 BEKK Garch 모델을 사용하기 위해 mgarchBEKK pachage를 사용하여 계산하려고합니다.이 모델은 here입니다.

library(quantmod) 
library(rugarch) 
library(mgarchBEKK) 

eps<- read.csv("C.csv", header=TRUE) 

    > head(eps) 

     v1  v2 
1 -0.001936598 0.001968415 
2 -0.000441797 -0.002724438 
3 0.003752762 -0.010221719 
4 -0.004511632 -0.014637860 
5 -0.001426905 0.010597786 
6 0.007435739 -0.005880712 
> tail(eps) 
      v1   v2 
1954 -0.043228944 0.0000530712 
1955 0.082546871 -0.0028188110 
1956 0.025058992 0.0058264010 
1957 0.001751445 -0.0298050150 
1958 -0.007973320 -0.0037243560 
1959 -0.005207348 0.0012664230 

## Simulate a BEKK process: 
simulated <- simulateBEKK(2,1959, c(1,1), params = NULL) 


## Prepare the input for the estimation process: 
simulated1 <- do.call(cbind, simulated$eps) 

## Estimate with default arguments: 
estimated <- BEKK(simulated1) 

    H IS SINGULAR!... 
H IS SINGULAR!... 
Warning message: 
In BEKK(simulated1) : negative inverted hessian matrix element 


## Show diagnostics: 
diagnoseBEKK(estimated) 

## Likewise, you can estimate an mGJR process: 
estimated2 <- mGJR(simulated[,1], simulated[,2]) 

내 코드의 문제점은 결과적으로 2 시리즈 대신 3968 시리즈를 표시하기 때문입니다.

Answer 1

모델을 추정합니다.

그 의미는 무엇입니까?

내 통계 교수의 말을 인용하면 철학은 "관찰 된 시리즈를 만들 수있는 확률 론적 모델을 찾는 것"입니다.

정확히 mgarchBEKK가 수행하는 작업입니다. 이 모델은 사용자가 제공 한 데이터 (V1 및 V2 시리즈)에 적합합니다. 간단히 말해서, 이것은 다양한 매개 변수 조합을 시도해 본다는 것을 의미하며, 귀하의 경우에는 3968 번 시도에서 "가장 적합"한 조합이 결과에 표시됩니다.

Number of estimated series : 25788 
Length of estimated series : 8596 
Estimation Time   : 3.258482 

그래서 추정 시리즈의 수는 방법 내가 사용하는 3 개 벡터 이상 :

나는 8596. 내 결과는 다음과 같이 보일 길이의 3 시간 시리즈와 동일했다.

C estimates: 
     [,1]  [,2]  [,3] 
     [1,] 0.9797469 0.2189191 0.202451941 
     [2,] 0.0000000 1.0649323 0.003050169 
     [3,] 0.0000000 0.0000000 0.896492130 

ARCH estimates: 
     [,1]   [,2]  [,3] 
     [1,] 0.29110077 -0.008445699 0.008570904 
     [2,] -0.02109381 0.419092657 0.325321939 
     [3,] -0.01280835 -0.057648910 0.482502301 

GARCH estimates: 
     [,1]  [,2]  [,3] 
     [1,] -0.27770297 0.03587415 -0.73029389 
     [2,] -0.05172256 -0.25601327 0.01918367 
     [3,] 0.07945086 0.03364686 -0.50664759 

I :

추정

(이가 양방향 또는 다 변수 모델 추정이기 때문에 당신이 매개 변수의 행렬, 당신이 한 차원 GARCH 모델 것 같이하지 단일 값이)이 같을 이 피팅 뒤에있는 수학을 설명 할 수 없지만, 나는 어떤 형태로든 maximum likelihood estimation이 사용된다는 것을 알고 있습니다.

저는 신참입니다. 그래서 제가 잘못 말한 부분이 있다면 저를 고쳐 주시기 바랍니다.