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[Nils2911]

Hallo,

ich bin ganz neu hier uns habe zu dem Thema bisher nichts im Forum finden können. Ich soll eine Rolling Window Analyse für vier Assets machen. Dazu soll ein Vech und ein BEKK Modell geschätzt werden, um mit diesen später die Varianz im Rolling Window abzubilden. Die Schätzung soll per MLE gemacht werden. Daran scheitere ich aber zur Zeit. Ich programmiere mit R, dass für mich auch neu ist.

Vech Modell:
Sigma=c+A*vech(ee)+B*vech(Sigma_past)

ee=er_matrix%*%t(er_matrix) => er_matrix=cbind(er1, er2adj, er3adj, er4) und erX sind die Störterm-Vektoren der einzelnen Zeitreihen.
Sigma_past=cov(H_t[1:2514,1:4]) => in H_t befinden die log returns der einzelnen Zeitreihen.


MLE für A und B
LL=function(para)
{
mu=para[1]
sig=para[2]
LLik=(-0.5)*sum(log(sig^2)+log(2*pi)+(ee)/sig^2)
LLik
}
A=maxLik(LL, start=c(0,1))
summary(MLE1)
LL=function(para)
{
mu=para[1]
sig=para[2]
LLik=(-0.5)*sum(log(sig^2)+log(2*pi)+(Sigma_past)/sig^2)
LLik
}
B=maxLik(LL, start=c(0,1))
summary(MLE2)

Ich kann auch keins der garch.fit Befehle benutzen, da ich ggf. später die Verteilung ändern muss.

Ich bekomme zwar Werte raus, diese machen aber keinen Sinn.

Ich hoffe, hier weiß jemand Rat.

[strukturmarionette]

Hi,

Ich programmiere mit R, dass für mich auch neu ist.

http://www.r-forum.de/

Gruß
S.