由此可以看出,如果某序列服从一个GARCH(p,q)过程,那么在一定条件下,它可以用一个具有合理滞后结构的无限阶ARCH过程来代替表示。因此,在实际应用中,对于一个高阶ARCH模型,可以用一个比较简洁的GARCH模型来表示,以减少估计参数,并便于模型的识别和估计。 (三)GARCH模型的评价 GARCH模型是ARCH模型的扩展,因此GARCH具有...
则称at服从GARCH(m,s)模型。仔细观察公式,发现与ARMA模型很相似! 8.1GARCH模型建立 与之前的ARCH模型建立过程类似,不过GARCH(m,s)的定阶较难,一般使用低阶模型如GARCH(1,1),GARCH(2,1),GARCH(1,2)等。 下面我们以之前的数据为例,构建GARCH模型,均值方程为AR(8)模型,波动率模型为GARCH(1,1) 高清源代码...
采用ARCH模型预测波动率。 pipinstallarch#已安装该库,请注释掉fromarchimportarch_model#建立ARCH(1)模型arch=arch_model(y=SH_log,mean='Constant',lags=0,vol='ARCH',p=1,o=0,q=0,dist='normal')#vol参数可选波动率模型的类型,除了ARCH、GARCH外还有EGARCH、FIARCH、HARCH等archmodel=arch.fit()arch...
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...
GARCH模型是ARCH模型的推广,它在ARCH模型的基础上增加了条件方差的自回归部分。GARCH模型的基本形式是: ϵt=σtzt.ϵt=σtzt. 其中,ϵtϵt是误差项,ztzt是标准正态分布的随机变量,σtσt是条件标准差,它依赖于过去误差项的平方和过去条件方差。具体地,σtσt的平方(即条件方差)可以表示为: ...
1 . ( )tttttttttttuuuuuuuuuARCH GARCH模型仅仅包含三个参数就可以表达模型仅仅包含三个参数就可以表达ARCH存在的无穷多个参数的方程。存在的无穷多个参数的方程。.293.1 GARCH的参数约束的参数约束 由由ARCH模型可知模型可知22201111,ttttttuuv 26、 2222101122201122(|),()0tttttttttttttE uuuuuwwuw E w22011111...
1.基于GARCH的模型 描述波动率聚类 为了模拟异方差性,GARCH采用以下过程: 为了反映金融市场的不对称性,学者们提出了EGARCH,TGARCH或APARCH,其中APARCH更为一般。 我们从在R中拟合APARCH开始: 可以看出ARCH效应是显而易见的 我们可以得到模型的系数,以及误差分析 ...
ARCH和GARCH模型包含两个方程, 一是均值方差,其和ARMA模型一致; 二是方差方程,即对均值方程中的残差项的方差进行建模。 ARCH模型中的方差方程类似一个移动平均过程(MA);GARCH模型中的方差方程类似一个自回归移动平均过程(ARMA)。 3 ARCH、GARCH模型的应用 ...
GARCH模型是为描述变量变异聚类特性而提出，弥补了高阶ARCH模型在参数估计效率和负参数估计问题上的不足。GARCH模型通过线性递减的参数结构，体现了当前变异度受过去变异大小影响的特性。(二) 基本模型 Bollerslev基于ARCH模型发展出GARCH模型，它允许条件异方差中同时存在自回归项与滑动平均项。GARCH模型的条件...
1、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。2、GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986...