ARCH效应是一种描述时间序列数据中方差随时间变化的统计现象,常见于金融资产价格等具有波动聚集特征的数据。其核心在于条件异方差性,即当前方
ARCH效应,即自回归条件异方差效应,是指时间序列数据的方差随时间变化,并且这种变化与过去的误差项有关。 ARCH效应检验的目的是确定残差序列中是否存在ARCH效应,从而帮助选择合适的模型(如ARCH或GARCH模型)来修正这种异方差性。学习EViews软件中进行ARCH效应检验的步骤: 在EViews中,ARCH效应检验通常通过残差诊断功能来实...
这种现象称为杠杆效应。 1.2 ARCH概念 ARCH模型全称“自回归条件异方差模型”,在现代高频金融时间序列中,数据经常出现波动性聚集的特点,但从长期来看数据是平稳的,即长期方差(无条件方差)是定值,但从短期来看方差是不稳定的,我们称这种异方差为条件异方差。传统的时间序列模型如ARMA模型识别不出来这一特征。 ARCH模型...
通过建立ARCH模型,可以揭示金融市场中的波动性特征,帮助投资者更好地理解市场风险。 其次,ARCH等效应分析可以用于风险管理和投资组合优化。波动性是计量金融和风险管理的核心问题之一、通过建立ARCH模型,可以预测和估计资产收益或波动性的风险水平,从而为投资者制定合理的风险管理策略和资产配置方案提供重要参考。 另外,...
下集预告:ARCH模型及ARCH效应检验 R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化 拓端tecdat 全文链接:https://tecdat.cn/?p=35081数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。为了减少误差,在估计时我们可以对每个交易日的收盘价进行自然对数处理,即对日收益率进行计算。本文通过R软件对金融数据帮...
进行ARCH模型实证案例分析，判断是否存在ARCH效应。LM检验显示，1-6阶残差平方滞后项回归显著，表明存在ARCH效应。因此，选择ARCH(4)模型进行测算。结果表明，1至4阶ARCH项显著。在ARCH模型分析基础上，考虑序列{}的自回归部分残差，形成GARCH(p,q)模型。通过估计计算，选择GARCH(2,2)模型。模型结果表明...
arch效应的提出为我们解释金融市场中价格波动性的聚集性提供了一个重要的理论框架。 arch模型是用来描述金融市场中的波动性聚集性现象的一种经济学模型。它是由罗伯特·恩格尔(Robert F. Engle)于1982年提出的,因此也被称为“恩格尔的arch模型”。arch模型是一种条件异方差模型,它假设金融时间序列的波动率是与其历史...
为了检验Arch效应,研究者通常会设计实验来测试不同价格对消费者的影响。以下是一些常用的检验方法: 1.随机化 在实验中,研究者可以随机分配不同价格给被试者,以消除其他因素对结果的影响。这种方法可以帮助研究者确定价格与评价之间的关系。 2.交叉设计 交叉设计是一种实验方法,它允许研究者对同一组被试者进行多次测试...
ARCH效应统计量计算：回归的这10个lag项中，如果至少有一个是显著的，那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设。而结果显示，lag7是显著的，p值<0.01，这一项的显著拒绝没有arch效应的原假设。结论是，这个arma模型中有arch效应。自回归条件异方差 (ARCH)检验。这种检验方法不是把原回归模型的随机误差...