Markov-Switching E-GARCH con R

Question

Estoy buscando un R para modelar un Markov-Switching E-GARCH proceso.

En otras preguntas en StackExchange relacionado con GARCH modelos, el paquete rugarch se menciona a menudo. ¿Lo recomienda en mi caso?

Me gustaría que R La biblioteca que busco tenía las siguientes características:

• permite observar/controlar la estructura temporal de la volatilidad
• permite imponer la volatilidad a largo plazo
• tiene rutinas de calibración
• incluye procedimientos de previsión

De hecho, me gustaría realizar un trabajo de análisis de la volatilidad a la Carole Alexander, como se describe en su libro Análisis del riesgo de mercado Volumen II: Econometría financiera práctica .

Gracias.

Answer 1

Ahora hay un paquete para eso: El paquete MSGARCH, que puede encontrar en CRAN .

Puede encontrar una viñeta exhaustiva aquí:

David Ardia, Keven Bluteau, Kris Boudt, Denis-Alexandre Trottier: Modelos GARCH de conmutación de Markov en R: The MSGARCH Package (2016)

Resumen

Los modelos GARCH de conmutación de Markov se han hecho populares para modelar la estructurales en la dinámica de la varianza condicional de las series series temporales financieras. En este artículo, describimos el paquete de R MSGARCH, que implementa modelos de tipo GARCH con conmutación de Markov de forma muy utilizando técnicas de programación orientada a objetos en C. Permite al usuario realizar simulaciones, así como estimaciones de Máxima Verosimilitud y Bayesianas estimación bayesiana de una clase muy amplia de modelos de tipo GARCH tipo GARCH. Las herramientas de gestión del riesgo, como el valor en riesgo y el cálculo del y el cálculo de la pérdida esperada. Una ilustración empírica Se presenta una ilustración empírica de la utilidad del paquete R MSGARCH.

Para la modelización de EGARCH se establece model = "eGARCH" en el create.spec (véase la página 2 de la mencionada viñeta).