请教如何在matlab中实现jump-GARCH

1. 请教如何在matlab中实现jump-GARCH

matlab自带有arima和garch模型,如果要代码直接看就行了 你可以查阅matlab帮助,在matlab帮助里面以“garch”为关键词搜索,就能找到的。

2. 用matlab工具箱怎么对garch模型做预测

对garch模型做预测可以用matlab自带的garchfit（）函数，该函数主要用于估计ARMAX / GARCH模型参数。garchfit（）函数使用格式：
[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)
Coeff——输入参数。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred结构产生的参数。
Errors——系数的估计误差（即标准误差）的结构。
LLF——对于优化目标函数值与参数相关的估计发现Coeff。garchfit执行优化使用优化工具箱fmincon函数。
Innovations——创建（即残差）序列推导的时间序列列向量。
Sigmas——与创建相对应的条件标准偏差向量。
Summary——显示优化过程的摘要信息结构。
Spec——包含条件均值和方差规范的GARCH规范结构。它还包含估计所需的优化参数。通过调用garchset创建这个结构。
Series——观测的时间序列列向量。
X——观测数据的时间序列回归矩阵。
例如：

clc
spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05); %指定模型的结构
[e,s,y]= garchsim(spec,1000);
[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y)  %拟合参数
运行后得到的部分结果

3. 如何用MATLAB实现GARCH模型

matlab自带有arima和garch模型，如果要代码直接看就行了
你可以查阅matlab帮助，在matlab帮助里面以“garch”为关键词搜索，就能找到的。

4. 如何用MATLAB实现GARCH模型

一般来说，较大型的软件，通常都是由若干种语言和开发技术共同完成的。他们的开发也是由多个小组分别使用不同技术开发不同的组件，最后组合而成。 他的大多数文件使用 VC++ 书写，你可以看到他的安装包包含 vcredist_x86，这是典型的VC++的运行...

5. 如何用matlab求GARCH模型的参数

建立一个GARCH模型的基本程序如下
ToEstVarMdl1 = garch(1,1);

ToEs*****l11 = arima('ARLags',1,'MALags',1,'Variance',ToEstVarMdl1);

ToEs*****l21 = arima('ARLags',1:2,'MALags',1,'Variance',ToEstVarMdl1);

logL1 = [0;0];       % Preallocate

numParams1 = logL1;  % Preallocate

[Es*****l11,EstParamCov11,logl11] = estimate(ToEs*****l11,...

    y1,'Display','off');

[Es*****l21,EstParamCov21,logl21] = estimate(ToEs*****l21,...

    y1,'Display','off');

numParams11 = sum(any(EstParamCov11));

numParams21 = sum(any(EstParamCov21));

aic1 = aicbic(logL1,numParams1);

aic2 = aicbic(logL2,numParams2);

6. 基于t分布的garch模型，怎样用MATLAB进行拟合

你可以查阅matlab帮助，在matlab帮助里面以“garch”为关键词搜索，就能找到的。 或者上海的张数德老师的一本书里面有一点简单的介绍

7. 货币转移分布 马尔科夫模型

马尔科夫决策是一种风险型的决策.马尔科夫方法的主要研究对象是一个运行系统的状态和状态的转移.马尔科夫决策的基本方法是用转移概率矩阵进行预测和决策.

根据马尔科夫转移概率矩阵，进行充分长时间后的货币交易，就可以达到平稳分布矩阵。因为系统封闭，且初始状态每个人的货币量相等，所以在充分长货币转移之后，每个人的货币量又回到了初始状态，即达到了平稳。

8. matlab garch模型中怎么算残差

可以的。 Garch-M需要在matlab中使用garchset函数时调用其隐藏参数"InMean"。方法如下： 假设时间序列保存于变量x中，现估计Garch-M(1,1)模型： spec=garchset('VarianceModel','GARCH','P',1,'Q',1,'InMean',1,'Display','off'); [coeffs,~,LLF...