GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估計|附程式碼資料
原文連結：http://tecdat.cn/?p=7194
最近我們被客戶要求撰寫關於GARCH的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。 這個簡短的演示說明了使用r軟體包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分佈形狀引數的情況下進行2級DCC估計的另一種方法
第一階段並將其傳遞給dccfit
cl = makePSOCKcluster(10)
multf = multifit(uspec, Dat, cluster = cl)
接下來，估計DCC模型。
fit1 = dccfit(spec1, data = Dat, fit.control = list(eval.se = TRUE), fit = multf, cluster = cl)
為了在實踐中擬合DCC（MVT）模型，要麼假定第一階段的QML，要麼必須在階段中共同估算共同的形狀引數。在下面的示例中，一種替代方法用於估計近似共同形狀引數。
似然度和形狀引數變化的圖表明，只需幾次迭代即可收斂到穩定值。
shape引數的值表示峰度為1.06。對非對稱DCC（MVT）模型重複進行擬合。
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xspec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(1,1)), variance.model = list(garchOrder = c(1,1), model = "eGARCH"), distribution.model = "norm")
下表顯示了估算模型的摘要，係數旁邊的星號表示顯著性水平（*** 1％， ** 5％，* 10％）。
## DCC-MVN aDCC-MVN DCC-MVL aDCC-MVL DCC-MVT aDCC-MVT
## a 0.00784*** 0.00639*** 0.00618*** 0.0055*** 0.00665*** 0.00623***
## b 0.97119*** 0.96956*** 0.97624*** 0.97468*** 0.97841*** 0.97784***
## g 0.00439 0.00237 0.00134
## shape 9.63947*** 9.72587***
## LogLik 22812 22814 22858 22859 23188 23188
下圖表說明了來自不同模型的一些動態相關性：
終止叢集物件：
stopCluster(cl)
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