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...
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: arch shibor, arch(1) garch(1) archm 在估计结果中,没有加入...
ARCH(1)表示的是p=1时的ARCH随机过程,也就是当前观测值的方差只和上一期的观测值有关。下图中,S(t)是对数收益率之和的时间序列。在对数收益率的时间序列中,可以看到其方差出现了尖峰特征。 通过改变随机过程中的参数值,可以在不改变无条件方差的情况下改变观测值的峰度。 3. 什么是GARCH? GARCH,即广义自回归...
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: σ2t=...
ARCH 模型用来描述波动率能得到很好的效果,但实际建模时可能需要较高的阶数,GARCH 将建模简化。GARCH 模型由 Tim Bollerslev 1986 年提出。对于一个对数收益率序列 r_t,令 a_t = r_t - \mu_t = r_t - E(r_t|F_{t-1}) \\ 为其新息序列,如果 a_t 满足 a_t = \sigma_t\epsilon_t, \quad...
ARCH和GARCH模型 现代金融研究专题 GARCH模型 1 1、金融时间序列的特点 ▪尖峰厚尾（Leptokurtosis）：金融回报序列普遍表现出厚尾（fattails）和在均值处出现过度的峰度（excesspeakedness），偏离正态分布。▪就投资回报率而言，其分布的峰度比标准正态分布的峰度高。这表明股票投资比其它行为对更多的人而言具有同向...
Taylor(1986)和Schwert(1989) 介绍了一种标准离差的 GARCH模型,即将残差的绝对值引入模型而非残差。后来 这一系列模型被Ding等 (1993) 所总结为Power ARCH模型 (简称PARCH)。在模型中,多了两个参数,一个是用来捕 捉不对称信息的参数γ,另一个是标准离差参数δ。其条件 方差方程如下所示: t ...
ARCH模型是一种自回归条件异方差模型，而GARCH模型是ARCH模型的一种扩展。ARCH模型： 定义：由罗伯特·恩格尔在1982年提出，专注于时间序列中随时间变化的条件方差，通过自回归形式刻画噪声的变异。 特点：描述了噪声的波动具有记忆性，即过去的波动会影响当前的方差，形成集群性特性，导致无条件分布呈现尖峰...
Eviews中的Arch和Garch模型是用于描述单变量时间序列波动集聚性的常用方法。以下是关于这两个模型的详细解释：1. Arch模型： 定义：Arch模型，即自回归条件异方差模型，主要用于对时间序列的波动性进行建模。 特点：其方差方程类似于移动平均过程，通过前期的误差平方项来预测当前的波动性。 应用：适用于...
GARCH(1,1)模型是GARCH模型中最简单但也是最常用的一种,本文根据实际问题和上述的实证结果,同时为了避免ARCH模型估计参数过多的情况,本文建立GARCH(1,1)模型对RR序列进行分析。若能通过检验,则说明GARCH(1,1)模型是适用的,同时也无须再选用其它参数下的GARCH模型。若不能通过检验,则说GARCH(1,1)模型是不适用...