经管之家首页 答疑首页 MATLAB 求问matlab做二元garch-bekk模型的问题
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我带入两种日收益率数据,用xlsread做成矩阵,然后调用full_bekk_nvgarch(NUM,1,1),结果出来如下,怎么回事是??并没有outputs里的我要的HT协方差举证啊(因为我要求套保比率),到底是怎么回事?

求解答,其它帖子里还有20个论坛币,解决的话可以奉上全部~~~

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>> full_bekk_mvgarch(NUM,1,1)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   Diagnostic Information

Number of variables: 5

Functions
Objective:                            scalar_bekk_mvgarch_likelihood
Gradient:                             finite-differencing
Hessian:                              finite-differencing (or Quasi-Newton)


Algorithm selected
   medium-scale: Quasi-Newton line search


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
End diagnostic information

                                                         Gradient's
Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm
     0           6          1457.45                     6.69e+003
     1          30          1451.35   2.59541e-007      1.31e+003  
     2          36          1450.36              1      1.17e+003  
     3          42          1445.34              1            700  
     4          48          1445.12              1            433  
Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   Diagnostic Information

Number of variables: 11

Functions
Objective:                            full_bekk_mvgarch_likelihood
Gradient:                             finite-differencing
Hessian:                              finite-differencing (or Quasi-Newton)


Algorithm selected
   medium-scale: Quasi-Newton line search


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
End diagnostic information

                                                         Gradient's
Iteration  Func-count       f(x)        Step-size      infinity-norm
     0          12          1445.12                     4.61e+003
     1          84          1444.69   1.12156e-008            905  
Optimization cannot make further progress:
relative change in x less than options.TolX.

ans =

    0.1777
    0.1670
    0.0356
    0.0956
    0.0000
   -0.0000
    0.0956
    0.9868
    0.0001
   -0.0000
    0.9869






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