在EViews中ARCH模型是在扰动项是条件正态分布的假定下,通过极大似然函数方法估计的。例如,对于GARCH(1,1),t时期的对数似然函数为:(6.1.13)其中(6.1.14)这个说明通常可以在金融领域得到解释,因为代理商或贸易商可以通过建立长期均值的加权平均(常数),上期的预期方差(GARCH项)和在以前各期中观测到的关于变动性的...
首先,Nelon假设ut服从广义误差分布,而EView假设扰动项服从正态分布;其次,Nelon指定的条件方差的对数与上述的不同:loglog2t2t1ut1t12ut1t1(18.19)在正态误差的假设下估计这个模型将产生与EView得出的那些结论恒等的估计结果,除了截矩项,它只差了2EView指定了更高阶的EGARCH模型:log2tj1pjlog2tjutiu2iitititii...
Eviews中的Arch和Garch模型是用于描述单变量时间序列波动集聚性的常用方法。以下是关于这两个模型的详细解释：1. Arch模型： 定义：Arch模型，即自回归条件异方差模型，主要用于对时间序列的波动性进行建模。 特点：其方差方程类似于移动平均过程，通过前期的误差平方项来预测当前的波动性。 应用：适用于具...
第⼗⼋章ARCH和GARCH估计 EViews中的⼤多数统计⼯具都是⽤来建⽴随机变量的条件均值模型。本章讨论的重要⼯具具有与以往不同的⽬的——建⽴变量的条件⽅差或变量波动性模型。我们想要建模并预测其变动性通常有如下⼏个原因:⾸先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测置信区间可能是时...
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过程(ARMA)。 3 ARCH、GARCH模型的应用 shibor数据的波动集聚性分析:shibor是上海银行间同业拆放利率,当时间比较短的时候,波动的集聚性特征不太明显,我们在ARMA模型应用中构建了shibor的均值方程。但是的当时间序列较长时,...
Eviews操作:先实施多元线性回归view/residual/Tests/ARCH LM Test§2、GARCH模型的实证分析从收盘价,得到收益率数据序 4、列。series r=log(p)-log(p(-1)点击序列p,然后view/line graph1、检验是否有ARCH现象。首先回归。取2000到2254的样本。输入ls r c,得到Dependent Variable: RMethod: Least SquaresDate:...
第十八章_eviews软件学习_ARCH和GARCH估计
1、ARCH模型 GARCH及模型建立的前提条件? 答:前提条件为:原时间序列模型经过ARCH检验判断出残差项存在自回归条件异方差。 2、ARCH模型的原理? 答:ARCH模型是主要是对因变量(被解释变量)的方差进行描述并预测。其中,被解释变量的方差主要...
EViews统计分析基础教程 一、自回归条件异方差模型（ARCH）2.ARCH模型检验 （2）残差平方的相关图（Q）检验法 从残差平方的相关图可以看出残差平方的序列直到指定阶数的自相关（AC）和偏自相关（PAC）的系数。通过残差平方的相关图可检验残差序列对象是否存在ARCH效应。当自相关和偏自相关系数在所有滞后阶数都显著为0...
运用Eviews计算可得RR序列的GARCH(1,1)模型的各个参数估计及检验结果如下: 对于RR序列的GARCH(1,1)模型结果主要分为均值部分和方差部分,1.就均值部分的滞后系数而言,常数项和滞后一阶的系数分别为-9.25E-0和4.96E-01,而且对应的P值小于0.1,说明上面通过自相关图得到的二阶滞后的结果还是比较合理的;2.就方差部...