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我尝试使用 rugarch 包在扩展的基础上拟合 eGARCH 模型。我有 6 列数据，我正在尝试为每列重新调整参数 ~6000。如果我运行以下代码，我会在第二列的窗口中收到错误（这意味着我成功地通过了第一个内部循环）。通过在循环中使用 gc() 并删除拟合的对象，我延长了遇到内存错误所需的时间。此外，这个过程通常需要很长时间，我想知道是否有任何改进方法。程序包本身似乎写得很高效，大部分过滤都是在低级 C 中完成的。我可能每 30-60 天重新调整一次模型，但我真的更喜欢这样做。我在 32 位 Windows 上运行 R 2.13.2。提前致谢。编辑：错误是：

library(rugarch)
library(xts)
e.spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1,1)),   mean.model = list(armaOrder = c(1,0), include.mean = TRUE)) 
dly.xts <- xts(matrix(rnorm(8000*6), nrow = 8000, ncol = 6), as.Date(1:8000))
tst.xts <- tail(dly.xts, 6000)
names(tst.xts) <- 1:6
tst.idx <- index(tst.xts)
dly.idx <- index(dly.xts)
for(j in 1:ncol(tst.xts)){
     sig.est <- rep(NA, nrow(tst.xts))
    for(i in 1:nrow(tst.xts)){
        print(i)
        dat <- dly.xts[dly.idx <= tst.idx[i], j]
        fit <- try(ugarchfit(e.spec, data = dat[-nrow(dat), ], solver = "solnp", solver.control = list(trace = FALSE)))
        if(class(fit) != "try-error"){
            spec.new <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder = c(1,0), include.mean = TRUE), fixed.pars = coef(fit))
             sig.est[i] <- as.numeric(tail(sigma(ugarchfilter(spec = spec.new, data = dat)),1))
            rm(spec.new)
            rm(fit)
            gc()
        }else{
            sig.est[i] <- NA
        }
    }
    save(sig.est, file = paste("egarch", names(tst.xts)[j], ".RData", sep = ""))
}
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1 回答 1

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当将数据类型从 xts 更改为 numeric 时，问题就消失了，处理速度显着提高。（事后看来很明显）

于 2011-11-01T11:46:45.523 回答