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多元GARCH模型预测的Matlab程序
function[paraeters,loglikelihood,Ht,likelihoods,stdresid,stderrors,A,B,
scores]=full_bekk_vgarch(data,p,q,BEKKoptions);
%PURPOSE:
%ToEstiateafullBEKKultivariateGARCHodel.%
%
%USAGE:
%[paraeters,loglikelihood,Ht,likelihoods,stdresid,stderrors,A,B,
scores]=full_bekk_vgarch(data,p,q,options);
%
%
%INPUTS:
%data-Atbykatrixofzeroeanresiduals
%p-Thelaglengthoftheinnovationprocess
%q-ThelaglengthoftheARprocess
%options-(optional)Optionsfortheoptiization(finunc)
%
%OUTPUTS:
%paraeters-A(k*(k+1))/2+p*k^2+q*k^2vectorofestiated
paraeteters.F
%oranyk^2setofInnovationorARparaetersX,
%reshape(X,k,k)willgivethecorrectatrix
%TorecoverC,useivech(paraeters(1:(k*(k+1))/2)
%loglikelihood-Theloglikelihoodofthefunctionattheoptiu
%Ht-Akxkxt3diensionatrixofconditional
covariances
%likelihoods-Atby1vectorofindividuallikelihoods
%stdresid-Atbykatrixofultivariatestandardizedresiduals
%stderrors-AnuParas^2squareatrixofrobustStandad
Errors(A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1))
%A-Theestiatedinverseofthenon-robustStandard
errors
%B-Theestiatedcovarianceoftehscores
%scores-AtbynuParasatrixofindividualscores
%needtotryandgetsoesartstartginvalues
ifsize(data,2)size(data,1)
data=data;
end
[tk]=size(data);
k2=k*(
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