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',lags=0,vol='GARCH',p=1,o=0,q=1,dist='normal')garchmodel=garch.fit()garchmodel.summary() garchmodel.plot() #GARCH(1,1)vol_...
1、第7章、ARCH模型和GARCH模型研究内容:研究随时间而变化的风险。(回忆:Markowitz均值方差投资组合选择模型怎样度量资产的风险)本章模型与以前所学的异方差的不同之处:随机扰动项的无条件方差虽然是常数,但是条件方差是按规律变动的量。波动率的聚类性(volatility clustering):一段时间内,随机扰动项的波动的幅度较大...
model comparisonARCH and GARCH Models Torben Andersen and Tim Bollerslev 3.1 Introduction Many timeseries display time-varying dis- persion, or Granger and Ander- son [32] provides an alternativeapproach for modeling nonlinearities; see Weiss [56] and Granger and Terasvirta [33] for...
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...
自回归条件异方差(AutoregressiveConditionalHeteroscedasticityModel,ARCH)模型是特别用来建立条件方差模型并对其进行预测的。 ARCH模型是1982年由恩格尔(Engle,R.)提出,并由博勒斯莱文(Bollerslev,T.,1986)发展成为GARCH(GeneralizedARCH)——广义自回归条件异方差。这些模型被广泛的应用于经济学的各个领域。尤其在金融时间序...
2、键入 1为 ARCH项, 键入1为GARCH项,选择对称GARCH模型。 3、选择无ARCH-M 项 例4 估计 ARCH(4)-M model,步骤为: 1、在均值方程说明编辑的对话框中键入 nys dum c (nys是分析的因变量, dum是外生变量, c是常数项) 2、为ARCH项键入4和GARCH项键入0,并且选择对称GARCH选项。 3、选择Std. Dev. 作...
ARCH模型以及GARCH模型.docx,ARCH模型和 GARCH模型 Robert F. Engle Clive W. J. Granger 本章模型与以前所学的异方差的不同之处: 随机扰动项的 无条件方差 虽然是常数,但是条件方差 是按规律变动的量。 引子 --- 问题的提出 以前介绍的异方差属于递增型异方差, 即随机误
ARCH与GARCH模型及其应用——TheapplicationofARCHandGARCHModel 题目:ARCH与GARCH模型及其应用 姓名:*** 学院:经济学院 系:财政系 专业:财政学 年级:08级 学号:15520082201602 指导教师(校内):职称: 指导教师(校外):职称: 2011年5月17日 1 ARCH与GARCH模型及其应用——TheapplicationofARCHandGARCHModel ARCH...
ARCH模型和GARCH模型_yukz ARCH模型和GARCH模型 Robert F. Engle Clive W. J. Granger 本章模型与以前所学的异方差的不同之处:随机扰动项的无条件方差虽然是常数,但是条件方差是按规律变动的量。引子---问题的提出以前介绍的异方差属于递增型异方差,即随机误差项方差的变化随解释变量的增大而增大。但利率,汇率,...