其中,α0,α1,…,αpα0,α1,…,αp是模型参数,pp是模型的阶数。 GARCH模型(广义自回归条件异方差模型) 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...
则称at服从GARCH(m,s)模型。仔细观察公式,发现与ARMA模型很相似! 8.1GARCH模型建立 与之前的ARCH模型建立过程类似,不过GARCH(m,s)的定阶较难,一般使用低阶模型如GARCH(1,1),GARCH(2,1),GARCH(1,2)等。 下面我们以之前的数据为例,构建GARCH模型,均值方程为AR(8)模型,波动率模型为GARCH(1,1) 高清源代码...
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模型是ARCH模型的扩展,因此GARCH具有 模型的特点。GARCH模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数,而且是滞后条件方差的线性函数。 在一定条件下,GARCH模型可以转化为无限阶的ARCH模型,与无限阶(或高阶)的ARCH模型相比,GARCH模型的结构更为简洁,因此可以替代描述高阶ARCH过程,从而使得模型具有更大的适用性。 三...
2.23 若时间序列存在 ARCH 效应,则可建立 GARCH 模型,对 GARCH 模型各参数进行估计。 2.24 对 GARCH 模型的标准化残差序列进行纯随机性检验,若满足纯随机性,说明 GARCH 模型是有效的。 2.25 作出波动率图,直观展现GARCH模型拟合原序列波动特征的情况。 条件波动率模型的建立:扰动项分布的选择、ARCH项、GARCH项最优...
2 ARCH、GARCH模型的形式 2.1ARCH模型 均值方程: 方差方程: 2.2 GARCH模型 均值方程: 方差方程: ARCH和GARCH模型包含两个方程, 一是均值方差,其和ARMA模型一致; 二是方差方程,即对均值方程中的残差项的方差进行建模。 ARCH模型中的方差方程类似一个移动平均过程(MA);GARCH模型中的方差方程类似一个自回归移动平均...
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...
1、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。2、GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986...
我们首先使用经典GARCH(1,1)模型对收益序列进行建模 可以使用Matlab来估算GARCH(1,1)模型。图4和5中的ACF,PACF和Ljung-Box Q检验未显示出残差中的显着序列相关性,图4左上方的残差项比原始收益序列更像白噪声。然后可以认为GARCH(1,1)模型足以描述收益率的波动性(图6)。