R语言 rugarch包 DACTest()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

DACTest(rugarch)
DACTest()所属R语言包：rugarch

                                         Directional Accuracy Test
                                         定向精度测试

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Implements the Directional Accuracy Test of Pesaran and Timmerman and Excess  Profitability Test of Anatolyev and Gerko.
实现Pesaran和Timmerman和超额盈利能力的测试的Anatolyev和Gerko定向精度试验。


用法----------Usage----------


DACTest(forecast, actual, test = c("PT", "AG"), conf.level = 0.95)



参数----------Arguments----------

参数：forecast
A numeric vector of the forecasted values.
一个数值向量的预测值。


参数：actual
A numeric vector of the actual (realized) values.
一个数值向量的实际值（实现）。


参数：test
Choice of Pesaran and Timmermann ("PT") or Anatolyev and Gerko ("AG")  tests.
选择Pesaran和Timmermann（PT）或Anatolyev和Gerko的的（AG）的测试。


参数：conf.level
The confidence level at which the Null Hypothesis is evaluated.
在零假设被评估的置信水平。


Details

详细信息----------Details----------

See the references for details on the tests. The Null is effectively that of  independence, and distributed as N(0,1).
在测试的详细信息，请参阅参考。 NULL是有效的，独立的，分布N（0,1）。


值----------Value----------

A list with the following items:<br>
以下项目：参考列表


参数：Test
The type of test performed.
执行的测试类型。


参数：Stat
The test statistic.
检验统计量。


参数：p-value
The p-value of the test statistic.
检验统计量的p值。


参数：H0
The Null Hypothesis.
零假设。


参数：Decision
Whether to reject or not the Null given the conf.level.  
无论是拒绝还是不空的conf.level。


参数：DirAcc
The directional accuracy of the forecast.
方向的预测的准确性。


（作者）----------Author(s)----------


Alexios Ghalanos



参考文献----------References----------

predictability, Journal of Business and Economic Statistics, 23(4),  455&ndash;461.<br> Pesaran, M.H. and Timmermann, A. 1992, A simple nonparametric test of predictive  performance, Journal of Business and Economic Statistics,  10(4), 461&ndash;465.

实例----------Examples----------


## Not run: [＃不运行：]
data(dji30ret)
spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(6,1), include.mean = TRUE),
variance.model = list(model = "gjrGARCH"), distribution.model = "nig")
fit = ugarchfit(spec, data = dji30ret[, 1, drop = FALSE], out.sample = 1000)
pred = ugarchforecast(fit, n.ahead = 1, n.roll = 999)
# Get Realized (Oberved) Data[实现的（Oberved的）数据]
obsx = tail(dji30ret[,1], 1000)
forc = as.numeric(as.data.frame(pred,rollframe="all",align=FALSE,which="series"))
print(DACTest(forc, obsx, test = "PT", conf.level = 0.95))
print(DACTest(forc, obsx, test = "AG", conf.level = 0.95))


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