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
稳定的 GARCH 模型需要满足:RESID项的参数值和GARCH项的参数值要求都大于零;RESID项(也就是ARCH项)和 GARCH 项的所有参数加和要求小于1。 RESID 项的 p<0.05,呈现显著性,说明序列具有波动集簇性,即小波动后跟着小波动,大波动后跟着大波动。 GARCH 项的 p<0.05,呈现显著性,说明序列波动的记忆性越强。
在金融时间序列分析中,ARCH(自回归条件异方差)模型和GARCH(广义自回归条件异方差)模型是研究波动率动态变化的核心工具。两者的核心差异在于模型对波动率的建模方式:ARCH仅依赖历史收益率,而GARCH进一步引入历史波动率的自回归项,从而提升预测精度。以下从模型结构、参数设计、预测能力及...
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(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。之前我们学过的大部分模型都是预测被解释变量的期望值,而ARCH,GARCH模型预测的是被解释变量的...
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...
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(fat tails)和在均值处出现过度的峰度(excess peakedness),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 影响,即市场具有收益时更多的...
ARFIMA是分整自回归移动平均模型,其具有与ARMA模型相同的表示形式,但差分参数d可以是非整数值: 在差分参数d是非整数的情况下,则可以如下操作 在R中,我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 MSE如下所列 结论 从结果我们知道基于ARFIMA的模型具有与HAR-RV相似的准确度,并且两者都比GARCH模型好得多。
在时间序列分析中,ARCH(自回归条件异方差)模型和GARCH(广义自回归条件异方差)模型是处理条件异方差问题的重要工具。本文将通过Eviews软件,详细讲解如何进行ARCH检验、构建ARCH模型和GARCH模型,并通过具体操作步骤和实例,帮助读者掌握这一分析方法。 一、ARCH检验的步骤 ...
GARCH(1,1)模型是ARCH(1)和EWMA模型的结合,其中α+β+γ=1: α+β表示均值复归的速度,当γ越大或α+β越小时,均值复归的速度越快。在实际操作中,GARCH(1,1)模型的预测效果较好。 Python案例分析:同上案例。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',la...