R语言多元多变量GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH|附代码数据
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比来我们被客户要求撰写关于GARCH 的研究陈述，包罗一些图形和统计输出。
从Engle在1982颁发自回回前提异方差(ARCH)模子的论文以来，金融时间序列数据的颠簸性就倍受存眷。同时，近几年又呈现了研究股票市场的颠簸传递性
多市场的多维广义自回回前提异方差模子及其在差别前提下的扩展与变形，它们不只包罗了单变量的颠簸特征，并且很好的描述了差别变量间的彼此关系。所以，多维GARCH模子为阐发金融市场的彼此影响供给了有力的东西。
我们围绕多变量GARCH手艺停止一些征询，搀扶帮助客户处理特殊的营业问题。本文涉及多变量GARCH模子的构建。为此，请考虑以下模子
BEKK
CCC-GARCH 和 DCC-GARCH
GO-GARCH
BEKK
BEKK（1，1）具有以下形式：
下图展现了具有上述参数的模仿序列：
BEKK 模子的调整凡是计算成本很高，因为它们需要估量大量参数。在本节中，我们将利用该包来估量上一节中模仿多变量序列的参数。
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关于 BEKK 模子（1，1） 的调整，我们利用以下语法
fit.bek.m-BE(matsim)
估量数由以下公式给出：
CCC-GARCH和DCC-GARCH
c.H1-eccc.sim(nobs=1000, c.a1, c.A1, c.B1, c.R1, d.f=5, model="diagonal")
#'h'模仿前提方差的矩阵(T × N )
#'eps'是模仿的时间序列与(E)CCC-GARCH过程的矩阵(T × N )
plot.ts(c.H1$eps, main = "Processos simulados")
关于模仿过程，我们将利用不异的包估量参数，函数 .我们有两个模仿序列，然后我们假设它们遵照 CCC-GARCH（1，1） 以下过程
预算成果为：
DCC-GARCH
DCC-GARCH 模子是 CCC-GARCH 情状的妥帖，也就是说，我们有 R matris 纷歧定是固定的，也就是说它随时间改变：
模仿示例
为了模仿 DCC-GARCH 过程，我们考虑比力性能。
obs=1000, d.a1, d.A1, d.B1, d.R1, dcc.para=c(d.alpha1,d.beta1), d.f=5, model="diagonal")
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ccgarch
与CCC-GARCH的情状一样，我们将利用以下初始量停止迭代过程
estimation(inia=d.w0,iniA=d.A0,iniB=d.B0,ini.dcc=d.w0,model="diagonal",dvar=d.H1$eps)
成果如下：
rmgarch
拟合模子的成果如下：
DCC-GARCH模子
最后，仅实现 DCC 模子（1，1）。
模仿模子平差的成果如下所示：
CCC-GARCH和DCC-GARCH模子的结论
我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到，该软件包没有对模仿模子的参数供给令人称心的估量值。
GO-GARCH
在GO-GARCH模子中，我们对构建协方差矩阵的正交合成感兴致
模仿
给出的矩阵M由下式给出：
我们将得到：
gog.rt-t(M%*%t(bt))
gogarch
rmgarch
让我们起首指定流程参数：rmgarch
mean.model=list(model="constant"),distribution.model="mvnorm
根据估量因子构建数据矩阵的差别序列之间的估量关系外表
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本文选自《R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模子和可视化》。
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