ARCH(Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型和GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型都是用于描述时间序列的波动率异方差性的模型,但它们的区别在于:(1)形式不同:ARCH模型是一个自回归模型,它使用过去的观测值来预测当前的波动率;而GARCH模型则引入了条件异方差性的二阶甚至更高阶...
ARCH模型(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model)全称自回归条件异方差模型”,解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设(方差恒定)所引起的问题。这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。之前我们学过的大部分模型都是预测被解释变量的期望值,而ARCH,GARCH模型预测的是被解释变量的...
ARCH模型，全称为自回归条件异方差模型，是一种专门用于处理时间序列数据的统计模型。以下是关于ARCH模型的详细介绍：定义与应用：ARCH模型通过自身过去的状态来预测未来的方差，特别适用于金融领域中的股票波动率预测，从而帮助投资者控制风险。核心概念：自回归：指的是通过时间序列数据自身过去的状态来预测未...
return的平均值E(rt|Ft−1)=μt 对于这个模型,at就是mean-corrected的arch model,它的方差会随着时间的变化而变化。而大的扰动会倾向于引起另一个大的扰动。这和股票市场上出现的波动率聚集现象类似。 在arch模型中,假设对于error scale termεt有: E(εt)=0=E(εt|Ft−1) Var(εt)=1=Var(εt|...
ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种用来捕捉时间序列数据中方差异质性（heteroscedasticity）的经济计量模型。ARCH模型主要用于预测金融市场、股票价格等领域的波动率，因此其估计结果的判断非常重要。以下是一些判断ARCH模型估计结果的方法：Lag Order Selection（滞后阶次选择）：滞后阶次...
这个方程σt²=α0+α1ϵt-1²+α2ϵt-2²+ … +αpϵt-p²就是ARCH模型的核心。它的意思是说,t期的波动性 σt²,是过去p期的残差平方的加权和。也就是说,如果历史上遗留了大量的残差,就会反映成今天的剧烈波动。也正是通过这种累积,使得方差随着时...
ARCH模型由美国加州大学圣迭哥分校罗伯特·恩格尔(Engle)教授1982年在《计量经济学》杂志(Econometrica)的一篇论文中首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。 所谓ARCH模型,按照英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说,该模型将当前一切可利用信息作为条件,并采用某种自回归形...
一、ARCH模型 (一) 提出背景 ARCH模型全称自回归条件异方差模型，解决了传统计量经济学中时间序列变量方差恒定的假设所引起的问题。ARCH模型在预测时间序列变量的波动性变化方面表现突出，尤其在金融工程学的实证研究中应用广泛。该模型主要针对汇率、利率、股票价格指数等时间序列，这些序列的特征包括过程方差...
是ARCH项, 是GARCH项,q是ARCH项的阶数,p是GARCH项的阶数,为保证方差为正,要求方差方程所有系数为正。 非对称的 ARCH 族模型:在金融时间序列的研究中经常会发现这种现象:不同信息的冲击常常表现为非对称的效应,即好消息和坏消息的冲击对波动性的影响程度不同。就许多股票而言,当前收益和未来波动之间有很强的负相...
恩格尔的ARCH模型可以描绘和预测金融市场的波动性，对风险管理和金融衍生品定价提供了重要的工具，对金融领域产生了深远的影响。利用ARCH模型，恩格尔教授开启了新的研究领域，帮助投资者、企业和政策制定者更好地理解并预测金融市场的风险。例如，投资者可以使用这个模型预测市场的波动性，以决定他们应该持有多少风险资产，...