(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模型则引入了过去时间点
ARCH与GARCH的本质区别在于对波动率驱动因素的解释:ARCH关注外部冲击(收益率变化),GARCH同时考虑内部惯性(波动率自相关)。对于研究者,若数据特征复杂或需长期预测,GARCH是更优选择;若追求模型简洁性,ARCH仍具参考价值。在实际操作中,建议通过似然比检验或信息准则(如AIC)对比两者拟合...
广义的ARCH模型(GARCH)为ARCH的推广。 2.1 概念 ARCH模型的实质是使用残差平方序列的q阶移动平移拟合当期异方差函数值,由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性,所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关系数。 但是在实践中,有些残差序列的异方差函数是具有长期自关性,这时使用ARCH模型拟合异方差函数,将会...
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...
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...
36、ARCH模型的主要区别在于收模型的主要区别在于收益方程不同,考虑了风险情况。其中益方程不同,考虑了风险情况。其中A代表风险系代表风险系数。数。210)var(,ttttttAxbbY)0, 0(10221102pptptt.492、指数、指数GARCH模型模型 (EGARCH) EGARCH模型中条件方差采用了自然对数,意味着模型中条件方差采用了自然对数,意味...
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...
在严格的白噪声中,噪声项{et}不能线性或非线性地预测。在一般的白噪声中,可能无法线性预测,但可由稍后讨论的ARCH / GARCH模型非线性预测。有三点需要注意: •严格的平稳性并不意味着平稳性弱,因为它不需要有限的方差 •平稳性并不意味着严格的平稳性,因为严格的平稳性要求概率分布不会随时间变化 ...
【关键词】ARCH 模型 GARCH 模型 RATS 在众多的计量模型中,应用得最广泛的是最小二乘方法即 LS。其原因是很 简单的,因为计量模型要说明的就是一个变量的变化会使得另一个变量变化多少。 然而当涉及到预测和分析偏差的时候,其实涉及到得是波动性问题,故 LS 以不 再适用,此时标准的模型就是ARCH 模型和GARCH ...
重要性低。 第1部分_时间序列分析_ARCH模型和GARCH模型原理 只有扰动项存在异方差的时候,我们采用ARCH模型和GARCH模型。 ARCH:长期方差是定值,短期来看,存在异方差。 第2部分_时间序列分析_ARCH模型和GARCH的应用 时间序列图不平稳, 详细:code.do...