garchjava实现的简单介绍

博主：adminadmin 2023-01-17 18:00:12 324

本篇文章给大家谈谈garchjava实现，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

C调用java时使用JNI的问题！急。。。。。

M，是其中的一个组成部分，更详细的看下面：

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操作系统装入jvm是通过jdk中java.exe来完成,通过下面4步来完成jvm环境.

1.创建jvm装载环境和配置

2.装载jvm.dll

3.初始化jvm.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例

4.调用JNIEnv实例装载并处理class类。

在我们运行和调试java程序的时候,经常会提到一个jvm的概念.jvm是java程序运行的环境,但是他同时一个操作系统的一个应用程序一个进程,因此他也有他自己的运行的生命周期,也有自己的代码和数据空间.

首先来说一下jdk这个东西,不管你是初学者还是高手,是j2ee程序员还是j2se程序员,jdk总是在帮我们做一些事情.我们在了解java之前首先大师们会给我们提供说jdk这个东西.它在java整个体系中充当着什么角色呢?我很惊叹sun大师们设计天才,能把一个如此完整的体系结构化的如此完美.jdk在这个体系中充当一个生产加工中心,产生所有的数据输出,是所有指令和战略的执行中心.本身它提供了java的完整方案,可以开发目前java能支持的所有应用和系统程序.这里说一个问题,大家会问,那为什么还有j2me,j2ee这些东西,这两个东西目的很简单,分别用来简化各自领域内的开发和构建过程.jdk除了jvm之外,还有一些核心的API,集成API,用户工具,开发技术,开发工具和API等组成

好了,废话说了那么多,来点于主题相关的东西吧.jvm在整个jdk中处于最底层,负责于操作系统的交互,用来屏蔽操作系统环境,提供一个完整的java运行环境,因此也就虚拟计算机. 操作系统装入jvm是通过jdk中java.exe来完成,通过下面4步来完成jvm环境.

1.创建jvm装载环境和配置

2.装载jvm.dll

3.初始化jvm.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例

4.调用JNIEnv实例装载并处理class类。

一．jvm装入环境，jvm提供的方式是操作系统的动态连接文件．既然是文件那就一个装入路径的问题，java是怎么找这个路径的呢？当你在调用java test的时候，操作系统会在path下在你的java.exe程序，java.exe就通过下面一个过程来确定jvm的路径和相关的参数配置了．下面基于windows的实现的分析．

首先查找jre路径，java是通过GetApplicationHome api来获得当前的java.exe绝对路径，c:\j2sdk1.4.2_09\bin\java.exe,那么它会截取到绝对路径c:\j2sdk1.4.2_09\，判断c:\j2sdk1.4.2_09\bin\java.dll文件是否存在，如果存在就把c:\j2sdk1.4.2_09\作为jre路径，如果不存在则判断c:\j2sdk1.4.2_09\jre\bin\java.dll是否存在，如果存在这c:\j2sdk1.4.2_09\jre作为jre路径．如果不存在调用GetPublicJREHome查HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\JavaSoft\Java Runtime Environment\“当前JRE版本号”\JavaHome的路径为jre路径。

然后装载jvm.cfg文件JRE路径+\lib+\ARCH（CPU构架）+\jvm.cfgARCH（CPU构架）的判断是通过java_md.c中GetArch函数判断的，该函数中windows平台只有两种情况：WIN64的‘ia64’，其他情况都为‘i386’。以我的为例：C:\j2sdk1.4.2_09\jre\lib\i386\jvm.cfg.主要的内容如下：

-client KNOWN

-server KNOWN

-hotspot ALIASED_TO -client

-classic WARN

-native ERROR

-green ERROR

在我们的jdk目录中jre\bin\server和jre\bin\client都有jvm.dll文件存在，而java正是通过jvm.cfg配置文件来管理这些不同版本的jvm.dll的．通过文件我们可以定义目前jdk中支持那些jvm,前面部分（client）是jvm名称，后面是参数，KNOWN表示jvm存在，ALIASED_TO表示给别的jvm取一个别名，WARN表示不存在时找一个jvm替代，ERROR表示不存在抛出异常．在运行java XXX是，java.exe会通过CheckJvmType来检查当前的jvm类型，java可以通过两种参数的方式来指定具体的jvm类型，一种按照jvm.cfg文件中的jvm名称指定，第二种方法是直接指定，它们执行的方法分别是“java -J”、“java -XXaltjvm=”或“java -J-XXaltjvm=”。如果是第一种参数传递方式，CheckJvmType函数会取参数‘-J’后面的jvm名称，然后从已知的jvm配置参数中查找如果找到同名的则去掉该jvm名称前的‘-’直接返回该值；而第二种方法，会直接返回“-XXaltjvm=”或“-J-XXaltjvm=”后面的jvm类型名称；如果在运行java时未指定上面两种方法中的任一一种参数，CheckJvmType会取配置文件中第一个配置中的jvm名称，去掉名称前面的‘-’返回该值。CheckJvmType函数的这个返回值会在下面的函数中汇同jre路径组合成jvm.dll的绝对路径。如果没有指定这会使用jvm.cfg中第一个定义的jvm.可以通过set _JAVA_LAUNCHER_DEBUG=1在控制台上测试．

最后获得jvm.dll的路径，JRE路径+\bin+\jvm类型字符串+\jvm.dll就是jvm的文件路径了，但是如果在调用java程序时用-XXaltjvm=参数指定的路径path,就直接用path+\jvm.dll文件做为jvm.dll的文件路径．

二：装载jvm.dll

通过第一步已经找到了jvm的路径，java通过LoadJavaVM来装入jvm.dll文件．装入工作很简单就是调用windows API函数：

LoadLibrary装载jvm.dll动态连接库．然后把jvm.dll中的导出函数JNI_CreateJavaVM和JNI_GetDefaultJavaVMInitArgs挂接到InvocationFunctions变量的CreateJavaVM和GetDefaultJavaVMInitArgs函数指针变量上。jvm.dll的装载工作宣告完成。

三：初始化jvm，获得本地调用接口，这样就可以在java中调用jvm的函数了．调用InvocationFunctions－CreateJavaVM也就是jvm中JNI_CreateJavaVM方法获得JNIEnv结构的实例．

四：运行java程序．

java程序有两种方式一种是jar包，一种是class. 运行jar,java -jar XXX.jar运行的时候，java.exe调用GetMainClassName函数，该函数先获得JNIEnv实例然后调用java类java.util.jar.JarFileJNIEnv中方法getManifest()并从返回的Manifest对象中取getAttributes("Main-Class")的值即jar包中文件：META-INF/MANIFEST.MF指定的Main-Class的主类名作为运行的主类。之后main函数会调用java.c中LoadClass方法装载该主类（使用JNIEnv实例的FindClass）。main函数直接调用java.c中LoadClass方法装载该类。如果是执行class方法。main函数直接调用java.c中LoadClass方法装载该类。

然后main函数调用JNIEnv实例的GetStaticMethodID方法查找装载的class主类中

“public static void main(String[] args)”方法，并判断该方法是否为public方法，然后调用JNIEnv实例的

CallStaticVoidMethod方法调用该java类的main方法。

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时间序列的Garch模型怎么定阶

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。

用stata实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：

reg 被解释变量名 解释变量名

prrdict e, resid

graph twoway scatter e 解释变量名

此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：

在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。

序列相关性的检验

1、D-W检验

reg y x1 x2 x3

estat dwatson

(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)

2、Box and Pierce's Q 检验

reg y x1 x2 x3

predict e, resid

wntestq e, lags(n)

（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）

dcc-garch原理简介和模型实现

DCC-GARCH（DynamicConditional Corelational Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model）用于研究市场间 波动率 的关系。

接下来我们按照GARCH族模型的发展历程来梳理一遍

研究对象：波动率的时间序列，即研究当期波动率与上一期波动率之间的关系。常用于存在波动急剧现象的时间序列，最简单关系的就是线性方程，即：

ARCH和GARCH的含义一样，第一个方程称为均值方程，表示均值和以往均值的关系，第二个方程是条件方差方程，称为ARCH方程，一个表示方差和以往方差的关系。GARCH可以减少待估参数，即AR（q）等价于GARCH（1,1），实际应用中GARCH（1,1）一般可以满足要求。

两个模型要求（1）xt平稳；（2）ut存在arch效应

（1）只有xt平稳，我们才可以从当前状态推导出未来的趋势，如果不平稳，根据当前数据计算出来的东西对未来没有任何意义，两个变量间的相关性不一定真实（伪回归问题）。平稳性展开可以讲很多东西（ 如何深入理解时间序列分析中的平稳性？—知乎 ），这里先大致说一下平稳性的数学推导和软件实现。

第二个方程除了要求平稳，还要求系数均大于0（这样才能保证方差的非负性）

（2）ARCH效应的检验有两种方法：Ljung-Box Q检验和arch-LM检验

所谓ARCH效应即残差的异方差性，表现为残差平方项（ut^2）存在自相关，Q检验是直接看自相关系数（p=0存在arch效应），LM检验是看方差方程的系数是否全部为零（p=0存在arch效应）。

Eviews中，做完xt的自回归后，在view下的residual test 可以找到 Qstatistic 和 serial correlation LM test；stata中，Q检验要先搞出来残差序列，命令为：predict r, residual, 然后做自相关Q检验：corrgram r^2，LM检验是做完xt的自回归后，输入命令：estat archlm, lags(p)

（3）有的文献会检验残差的自相关性，看看均值方程是否已经消除了xt的自相关性。

ARCH和GARCH的软件实现

stata: (GARCH(1, 1)): arch xt, arch(1) garch(1)

个人而言，我比较喜欢用stata做ARCH和GARCH

（1）TGARCH称为门限ARCH模型，表示利好消息和利空消息对条件方差的影响不同。

EGARCH，GJR-GARCH，APARCH也是考虑杠杆效应的GARCH衍生模型.

（2）ABSGARCH称为绝对值ARCH模型，把ut^2换成ut的绝对值，减小了ut的幅度

（3）IGARCH称为方差无穷GARCH模型，把GARCH的两个参数合为一个参数，简化了计算

（4）GARCH-M称为均值GARCH模型，在均值方程中加入了一个方差变量，主要是因为风险越大投资回报率越大

……

单变量的GARCH用来分析序列的波动集聚特征，多变量的GARCH用来分析不同序列间的波动是否相关，有多么相关。

所谓多元。就是把原来的一个序列拓展成为包括多个序列的矩阵，于是方差序列也随着拓展成为协方差矩阵（Ht），如何算出矩阵方程的参数这种高深的数学问题不是我等学术菜鸟目前可以解决的问题，我们比较关心怎么用。

按照多元GARCH模型的提出时间，依次是：CCC（1990）、BEKK（1995）、DCC（2001）。DCC的估计包括两个步骤：

DCC的结果中，系数a+β＜1说明模型稳定，即动态相关关系有效。a表示残差对不同序列方差相关系数的影响程度，用经济语言来说就是新信息对市场波动相关性的影响程度；β表示以往市场波动相关对现在市场波动相关的影响程度，即市场波动相关性的持续程度。

另外就是看条件动态相关系数图，结合实际情况做出合乎经济学理论的解释。

DCC模型估计完参数后，还要进行假设检验，检验动态相关系数和常相关系数是否有显著差异。（stata的命令为：test _b[Adjustment:lambda1]=_b[Adjustment:lambda2]）可以参考论文： DCC-MVGARCH模型计算方法研究及在金融市场中的应用

GARCH常常和Copula函数结合，Copula-GARCH和DCC-GARCH的功能类似，都是看不同市场间的相关性。

1.  R程序包 有几个DCC的实现，需要研究一下文档。

2. Matlab可以用Kevin Sheppard的Matlab  MFE toolbox ；

3. Eviews是菜单式操作，可以实现单序列的garch，不知道能否做多元arch；

4. stata

如何用tseries包中的garch函数进行预测

garch求的是时变的波动率西格玛，你这个时变得西格玛带入到Var的计算公式里面求出来VaR就可以了！分布的选取看你的这组数据服从的分布，通常用正态分布，但是有尖峰厚尾的时候可以用一些后尾分布代替，如t分布，GED,levy过程等，分位数的算法很多，一般的正态分布，T等都可以查表的，其实excel里面有专门计算这个的函数，不过给忘了，很简单，你有空查一下；还有就是，你可以通过蒙特卡洛模拟的方法模拟出一组服从你需要的分布的随机数（有接受拒绝法跟反函数法，还可以用点方差缩减技术哦），然后做个排列算出分位数的值，这些都可以电脑完成的，你看懂结果就可以了，具体的模拟的实现过程可以参考一些书，或者咨询一下在校的软件操作上比较技术流的老师或者同学等，毕竟这也是一项蛮有意思的技术活！！，学会之后没事可以拿这个去逗逗某些爱学习的女孩子哦，！！！毕业之后就没怎么整过这方面的东西了，希望对你有帮助。

如何用r实现基于mcmc方法的garch模型参数估计

以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例：

首先在主窗口输入

LS RR RR（-1） （-2） （-3）

得出

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

RR(-1) 0.007606 0.059014 0.128883 0.8975

RR(-2) 0.058005 0.058549 0.990707 0.3227

RR(-3) 0.121110 0.058985 2.053245 0.0410

然后在点estimate 在下拉选项中选择ARCH

在命令窗口中再次输入

LS RR RR（-1） （-2） （-3）

并在ARCH出填入2，GARCH处为1，得出结果

Variance backcast: ON

GARCH = C(4) + C(5)*RESID(-1)^2 + C(6)*RESID(-2)^2 + C(7)

*GARCH(-1)

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

RR(-1) 0.013392 0.056863 0.235514 0.8138

RR(-2) 0.120481 0.062146 1.938671 0.0525

RR(-3) 0.095921 0.056070 1.710743 0.0871

Variance Equation

C 0.000127 3.59E-05 3.553327 0.0004

RESID(-1)^2 -0.043907 0.029463 -1.490253 0.1362

RESID(-2)^2 0.248625 0.078855 3.152960 0.0016

GARCH(-1) 0.079769 0.211942 0.376372 0.7066

R-squared 0.003674 Mean dependent var 0.001397

Adjusted R-squared -0.017908 S.D. dependent var 0.013305

S.E. of regression 0.013423 Akaike info criterion -5.819411

Sum squared resid 0.049910 Schwarz criterion -5.729472

Log likelihood 833.3564 Durbin-Watson stat 1.974819

RR是上证综合指数的周收益，用此AR（3）-GARCH（2，1）是用残差来检验超额收益的。

DCC garch模型用winrats实现

open data C:\Users\zhangyu\Desktop\1.csvdata(format=free,org=obs) 1 748 R1 R2system(model=var1)variables R1 R2lags 1det constantend(system)garch(p=1,q=1,model=var1,mv=bekk,pmethod=simplex,piters=10,robust,hmatrices=hh,rvectors=rr) / R1 R2 set stdR1=rr(t)(1)/sqrt(hh(t)(1,1))set stdR2=rr(t)(2)/sqrt(hh(t)(2,2))@mvqstat(lags=12)# stdR1@mvqstat(lags=12)# stdR2@mvqstat(lags=12)# stdR1 stdR2set stdR1sq = stdR1**2set stdR2sq = stdR2**2@mvqstat(lags=12)# stdR1sq @mvqstat(lags=12)# stdR2sq @mvqstat(lags=12)# stdR1sq stdR2sq

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