这种允许条件异方差中同时存在自回归项与滑动平均项的模型,称为广义自回归条件异方差模型,记为GARCH(p,q)。 显然,如果p=0,q=1,则GARCH(0,1)就是ARCH(1)模型。如果所有\beta_t都为零,则GARCH(p,q)就相当于ARCH(q)模型,因此可以将GARCH模型看成是 ARCH模型的推广,或将ARCH模型看成是GARCH模型的特殊情形...
采用GARCH模型预测波动率。 #建立GARCH(1,1)模型garch=arch_model(y=SH_log,mean='Constant',lags=0,vol='GARCH',p=1,o=0,q=1,dist='normal')garchmodel=garch.fit()garchmodel.summary() garchmodel.plot() #GARCH(1,1)vol_garch=np.zeros(114)vol_garch[0]=np.array(SH_log)[:-115].std()...
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,...
确定ARCH阶数:通过尝试不同阶数(如ARCH(1)、ARCH(2)等),选择AIC和SC值最小的模型。 以下是ARCH模型的代码示例: # 构建ARCH(1)模型arch_model<-ugarchspec(variance.model=list(model="sGARCH",garchOrder=c(1,0)),mean.model=list(armaOrder=c(6,0)))arch_fit<-ugarchfit(spec=arch_model,data=DY)...
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...
Stata估算ARCH模型与GARCH模型的实证案例答案如下：数据基础处理与模型选择：使用Stata读取并处理数据，对数据进行基础的处理和分析。通过观察数据图，发现指数每日涨幅呈现出显著的波动聚集特性，这提示我们可能需要考虑波动性建模。通过分析，确定时间序列的自回归模型阶数为6阶，即AR模型。AR模型结果显示，滞后...
(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...
与ARCH 模型类似,其中 Xt 通常表示时间序列(一般为均值方程的残差序列),σt2 为时间 t 的条件方差。常数 ω 必须为非负值(ω≥0),αi (i=1,…,q) 为 ARCH 参数且均需为非负值,而βj (j=1,…,p) 为 GARCH 参数,同样要求为非负值。白噪声过程 ϵt 则通过 Xt=σtϵt 表示。
GARCH(1,1)模型与ARCH(9)模型相比,优点是:A.可以用来检验风险溢价是否存在B.对参数没有非负的要求C.可以用来检验波动率是否存在非对称性D.参数个数少搜索 题目 GARCH(1,1)模型与ARCH(9)模型相比,优点是: A.可以用来检验风险溢价是否存在B.对参数没有非负的要求C.可以用来检验波动率是否存在非对称...
ARCH与GARCH模型3.1ARCH与GARCH模型例 1.自回归条件异方差模型 3.1.1问题的提出 对异方差误差分布的修正能够导致更加有效的参数估计。例如在回归方程 (3.1.1) 中的 的方差可能与 成正比,在这种情况下,我们可以使用加权最小二乘法,即令方程的两边同时除以变量 ,然后用普通最小二乘法估计变化后的回归方程 (3.1.2...