在R中擬合GARCH模型

我試圖在R中求解不同的GARCH模型，並通過AIC值（最小的一個是最合適的）進行比較。我已經使用了一個數據集並通過兩種方法取出了AIC。方法1：我取得了股票價格的數據集（2010年1月4日至2016年11月9日每日的關閉數據），取日誌，然後通過差異，然後通過自動arima（on對數值的差異，讓我們稱之爲）發現，最適合的還是MA1數據設置爲A，然後得到使用在R中擬合GARCH模型

Res2<- (MA1$residuals)^2

在方法一個殘差廣場，我已經使用的語法

garchoutput <- garch(Res2,order=c(1,1)) 
    CIC<-AIC(garchoutput)

它給我一個-23682.50的AIC值。使用同一套包裝'T系列'。

方法2：我使用的另一封裝即「rugarch」，然後用於下面的語法

spec <- ugarchspec(variance.model = list(garchOrder = c(1, 1), 
            submodel = NULL, 
            external.regressors = NULL, 
            variance.targeting = FALSE), 

       mean.model  = list(armaOrder = c(0, 1), 
            external.regressors = NULL, 
            distribution.model = "norm", 
            start.pars = list(), 
            fixed.pars = list())) 

garch <- ugarchfit(spec = spec, data = A, solver.control = list(trace=0)) 
garch

在這裏，我把它在A中的數據和本身裝配在GARCH（1,1）的模型ARIMA90 ，0,1）即MA1。

我收到的輸出有很多數據，但它也有AIC值

我想詢問是，爲什麼有兩個值的差。此外，如果有人也可以向我解釋如何使用軟件包fgarch而不是rugarch以及兩者之間的差異，那將是非常有益的。

請讓我知道，因爲數據的可用性，很難做分析。道歉，如果問題沒有適當的框架。

來源

2016-11-15 Dan Schmidt

這可能有點晚了，但這個問題已經在交叉驗證了一段時間之前在this post或this post。

爲了總結上述的答案：

某些軟件包（例如fgarch，rugarch或rmgarch）使用縮放版本的AIC，這是基本上是「正常」的AIC除以長度的時間序列（通常用n或N）表示。

對於rugarch包，您可以看到AIC here on page 23的規格。

爲了您的具體的例子，你可以在兩個由兩種比較：

乘以的AIC從rugarch與時間序列的長度

或
除從你的長度tseries的AIC R個時間系列，如：
```
CIC = AIC(garchoutput)/length(Res2) 
```

一件事。據我所知，在將garch模型擬合到數據之前，您不需要從已裝配的物體上對殘差進行平方。如果您在tseries模型中使用平方的餘數，並在rugarch模型中使用對數迴歸，則可以比較兩組截然不同的數據。

來源

2017-08-22 09:39:24 Numb3rs

在R中擬合GARCH模型

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