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...
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...
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...
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: ...
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 ...
1、ARCH模型 GARCH及模型建立的前提条件? 答:前提条件为:原时间序列模型经过ARCH检验判断出残差项存在自回归条件异方差。 2、ARCH模型的原理? 答:ARCH模型是主要是对因变量(被解释变量)的方差进行描述并预测。其中,被解释变量的方差主要...
函数garch(),当使用order=参数等于c(0,1)时,成为一个ARCH模型。这个函数可以用来估计和绘制方程3中定义的方差ht,如以下代码和图所示。 ts(2*fitted.values^2) plot.ts(hhat) 图 对数据集的ARCH(1)方差的估计 GARCH模型 # 使用软件包`garch`来建立GARCH模型 ...
时序分析有两种方法,即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换,而后者则研究序列的自相关,并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。第一部分涵盖了平稳的时间序列。第二部分为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来,它将研究组合...
1、第7章、ARCH模型和GARCH模型研究内容:研究随时间而变化的风险。(回忆:Markowitz均值方差投资组合选择模型怎样度量资产的风险)本章模型与以前所学的异方差的不同之处:随机扰动项的无条件方差虽然是常数,但是条件方差是按规律变动的量。波动率的聚类性(volatility clustering):一段时间内,随机扰动项的波动的幅度较大...