garch模型matlab代码

以下是一个简单的GARCH(1,1)模型的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
returns = diff(log(data)); % 计算对数收益率

% 拟合GARCH(1,1)模型
mdl = garch(1,1);
estMdl = estimate(mdl, returns);

% 预测未来10个时间步长的方差
numPeriods = 10;
[V, VCI] = simulate(estMdl, numPeriods);

% 绘制预测的方差和置信区间
figure;
plot(V);
hold on;
plot(VCI, 'r--');
legend('预测方差', '95% 置信区间');

在这个示例中，我们首先导入数据并计算对数收益率。然后，我们使用garch函数创建一个GARCH(1,1)模型，并使用estimate函数拟合该模型。最后，我们使用simulate函数预测未来10个时间步长的方差，并使用plot函数绘制预测的方差和置信区间。

以下是一个更详细的GARCH(1,1)模型的MATLAB代码示例，包括数据预处理、模型拟合、模型诊断和预测等步骤：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
returns = diff(log(data)); % 计算对数收益率

% 数据预处理
T = length(returns);
trainSize = floor(T * 0.8); % 使用前80%的数据作为训练集
trainReturns = returns(1:trainSize);
testReturns = returns(trainSize+1:end);

% 拟合GARCH(1,1)模型
mdl = garch(1,1);
estMdl = estimate(mdl, trainReturns);

% 模型诊断
residuals = infer(estMdl, trainReturns);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(residuals);
title('残差序列');
subplot(2,1,2);
autocorr(residuals);
title('残差自相关图');

% 预测未来10个时间步长的方差
numPeriods = 10;
[V, VCI] = simulate(estMdl, numPeriods, 'NumPaths', 1000);

% 绘制预测的方差和置信区间
figure;
plot(testReturns);
hold on;
plot(trainSize+1:trainSize+numPeriods, V, 'r');
plot(trainSize+1:trainSize+numPeriods, VCI, 'r--');
legend('测试集收益率', '预测方差', '95% 置信区间');

在这个示例中，我们首先导入数据并计算对数收益率。然后，我们将数据分为训练集和测试集，并使用前80%的数据作为训练集。接着，我们使用garch函数创建一个GARCH(1,1)模型，并使用estimate函数拟合该模型。然后，我们使用infer函数计算训练集的残差序列，并使用plot函数绘制残差序列和残差自相关图，以进行模型诊断。最后，我们使用simulate函数预测未来10个时间步长的方差，并使用plot函数绘制测试集收益率、预测的方差和置信区间。