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)(推导过程) 我们得到波动率模型: 观察上图,第一张图为标准化残差,近似平稳序列...
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...
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: ...
1. ARCH模型，即自回归条件异方差模型，它解决了传统计量经济学中关于时间序列变量方差恒定这一假设的问题。2. GARCH模型，广义ARCH模型，是ARCH模型的进一步发展，由Bollerslev于1986年提出。GARCH(p, q)模型是对ARCH模型的扩展，其中p代表过去的期数，q代表未来的期数。3. GARCH-M模型在平均数方程式...
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)GARCH(1,1)模型的拟合 我们首先考虑拟合一个GARCH(1,1)模型。输入命令: arch D.ln_wpi, arch(1) garch(1) (2)带ARMA过程的ARCH模型 对于序列D.ln_wpi,我们前面拟合过ARMA模型,在这里, 我们考虑使用带ARMA过程的ARCH模型。设定ARMA项的 形式为ar(1)、ma(1),并加入ma(4)项来控制季节效应。 输入...
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,...