[Hogfather]

Сообщение от Uzanka

а в R можно оценивать GARCH модели с разными распределениями ошибок?

Для примера потребуются две библиотеки fGarch и evir
Пример из книжки, упомянутой ниже

library(fGarch)
data(bmw,package="evir")

bmw.garch_norm = garchFit(~arma(1,0)+garch(1,1),data=bmw,cond.dist="norm")
options(digits=3)
summary(bmw.garch_norm)
options(digits=10)


x = bmw.garch_norm@residuals / bmw.garch_norm@sigma.t
n=length(bmw)
grid = (1:n)/(n+1)
fitdistr(x,"t")

par(mfrow=c(1,2))
qqnorm(x,datax=T,ylab= "Standardized residual quantiles", 
       main="(a) normal plot",
       xlab="normal quantiles")
qqline(x,datax=T)
qqplot(sort(x), qt(grid,df=4),
       main="(b) t plot, df=4",xlab= "Standardized residual quantiles",
       ylab="t-quantiles")
abline(   lm(   qt(c(.25,.75),df=4)~quantile(x,c(.25,.75))   )   )

bmw.garch_t = garchFit(~arma(1,1)+garch(1,1),cond.dist="std",data=bmw)
options(digits=4)
summary(bmw.garch_t)

Справочник по финансовым пакетам: http://cran.r-project.org/web/views/Finance.html

Рекомендую почитать книжку Statistics and Data Analysis for Financial Engineering. Я купил и мои волосы теперь чистые и шелковистые.

Сообщение от Uzanka

а оценивать Stochastic volatility models с разными распределениями?

http://cran.r-project.org/web/packag...vol/index.html

Сообщение от Uzanka

ЗЫ. А что-то типа фильтра Калмана там есть?

Пакет
http://cran.r-project.org/web/packages/FKF/index.html
Статья по теме
http://www.jstatsoft.org/v39/i02/paper