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...
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...
(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...
结果表明,基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。 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,...
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...
3.1ARCH与GARCH模型例 1.自回回条件异方差模型 3.咨询题的提出 对异方差误差分布的修正能够导致更加有效的参数估量。例如在回回方程 〔3.1.1〕 中的 的方差可能与 成正比,在这种情况下,我们能够使用加权最小二乘法,即令方程的两边同时除以变量 ,然后用一般最小二乘法估量变化后的回回方程 〔3.1.2〕 在有些...
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 ...
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 ...
若拒绝原假设，模型可能存在问题，否则模型的有效性得到保障。在实际应用中，我们遵循递进的检验顺序，从q=1开始，直到无法找到足够的证据支持ARCH效应，这一步骤确保了模型选择的严谨性和预测的准确性。总的来说，ARCH与GARCH模型为金融市场提供了强大的工具，它们的理论与实践应用，帮助我们更深入地理解...
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 ...