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 shibor,ar(1) ma(1) arch(1/1) garch(1/1) estat ic GARCH(1,1)模型估计结果显示,均值方程中AR(1)和MA(1)的系数均显著;方差方程中arch(1)、garch(1)系数均显著。AIC为-1242.7,BIC为-1211.924,AIC和BIC均显著小于arch(5)模型,所以 GARCH(1,1)模型更优! 3.10 扩展的ARCH、GARCH模型 ARCH-M:...
2.22 若时间序列是平稳序列,则可继续进行 ARCH 效应检验。 2.23 若时间序列存在 ARCH 效应,则可建立 GARCH 模型,对 GARCH 模型各参数进行估计。 2.24 对 GARCH 模型的标准化残差序列进行纯随机性检验,若满足纯随机性,说明 GARCH 模型是有效的。 2.25 作出波动率图,直观展现GARCH模型拟合原序列波动特征的情况。 条...
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...
前面几篇介绍了ARMA、ARIMA及季节模型,这些模型一般都假设干扰项的方差为常数,然而很多情况下时间序列的波动有集聚性等特征,使得方差并不为常数。因此,如何刻画方差是十分有必要研究的。 本文介绍的ARCH、GARCH模型可以刻画出随时间变化的条件异方差。 本篇承接上两篇文章,作者:fyiqi,原文链接:金融时间序列入门(三):...
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...
广义的ARCH模型(Generalized autoregressive conditionally heteroscedastic)是由Engle的学 生Bollerslev(1986)和Taylor(1986)各自独立 的发展起来的。GARCH模型允许条件方差依赖自 身的前期,最简单为GARCH(1,1) 0 u 1 2 t 2 1 t 1 2 t 1 类似地,GARCH(p,...
【GARCH模型】要求特征序列为1个时间序列定量变量。 3.3 结果解读 1)平稳性检验 该序列检验的结果显示,基于变量收益率,显著性p值为0.000***,水平上呈现显著性,拒绝原假设,该序列为平稳的时间序列。 2)ARCH 效应检验 上表展示了 ARCH-LM 拉格朗日乘子检验结果( spsspro 只取滞后 1-12阶的 ARCH 检验)。