(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内容,通过ARMA模型来建立当前时间点的波动率与历史波动率以及历史波动率的变化程度之间的关系。(2)引入了长期依赖:ARCH模型假设波动率只与前几期的平方项有关,而GARCH模型则引入了...
ARCH模型由美国加州大学圣迭哥分校罗伯特·恩格尔(Engle)教授1982年在《计量经济学》杂志(Econometrica)的一篇论文中首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。 所谓ARCH模型,按照英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说,该模型将当前一切 可利用信息作为条件,并采用某种自回归形式来刻划方差的变异,对于一个时间序列...
ARCH模型，全称为自回归条件异方差模型，是一种专门用于处理时间序列数据的统计模型。在金融领域，ARCH模型广泛应用于预测股票波动率，从而帮助投资者控制风险。股票波动率与风险紧密关联，资产波动越大，风险越高，潜在收益也越可观。理解ARCH模型，首先要明白自回归和条件异方差的概念。自回归，指的是通过自...
Arch模型是一种用于描述和预测时间序列数据中的波动性变化的统计模型。它假设误差项的方差随时间变化，并且这种变化依赖于过去的误差项。Arch模型的核心在于它不仅能够捕捉到均值的变化，还能捕捉到方差的变动，特别是在金融市场中，这种波动性建模对于风险评估、资产定价以及策略制定至关重要。具体来说，Arch...
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。这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。起源 传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设：假定时间序列变量的波动幅度（方差）...
ARCH模型，全称为自回归条件异方差模型，其核心原理是描述金融时间序列中的随机噪声如何随时间变化。简单来说，模型假设在给定历史信息下，噪声项的方差不是常数，而是由过去一定数量的噪声值平方线性组合而成，且方差的变化遵循自回归过程。具体数学表达式如下：Yt = βXt + εt (1)其中，Yt是被解释...
ARCH模型，由罗伯特·恩格尔在1982年的《计量经济学》杂志上首次提出，是一种自回归条件异方差模型。它关注的是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。这个模型在金融领域发展迅速，对理解金融理论、预测市场动态和决策有重要作用，甚至荣获2003年诺贝尔经济学奖。简单来说，它描述了...
ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种用来捕捉时间序列数据中方差异质性（heteroscedasticity）的经济计量模型。ARCH模型主要用于预测金融市场、股票价格等领域的波动率，因此其估计结果的判断非常重要。以下是一些判断ARCH模型估计结果的方法：Lag Order Selection（滞后阶次选择）：滞后阶次...
具体而言，ARCH模型即自回归条件异方差模型，这一模型的创新之处在于对被解释变量方差的描述与预测方式。其基本原理是，被解释变量的方差会根据其过去值的变化而变化，或受独立外生变量的影响。这一特点使得ARCH模型能够更精确地捕捉金融数据中的波动性特征，从而在金融市场分析与决策制定中发挥关键作用。综...