第十八章 eviews软件学习 ARCH和GARCH估计 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...
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,s...
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...
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...
ARCH和GARCH模型包含均值方程和方差方程。ARCH模型的方差方程类似移动平均过程，GARCH模型的方差方程类似自回归移动平均过程。以shibor数据为例，短期数据波动集聚性不明显，可使用ARMA模型构建均值方程。长期数据可能表现出波动集聚性，因此采用ARCH和GARCH模型对5年时长的shibor数据进行波动集聚性分析。详细内容请...
eviews软件学习_ARCH和GARCH估计 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...
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...
r^t+k|t=μ+∑i=k∞ψiut+k−i 相应的预报误差为 rt+k−r^t+k|t=∑i=1kψk−iut+i 可以通过极大似然方法来估计ARMA-GARCH模型中的参数,一般使用Eviews等计算软件。 本文从条件方差出发,推导了ARCH和GARCH模型的表达形式,并简要的叙述了金融数据常用的ARMA-GARCH联合模型。
高阶GARCH模型可以通过选择大于1的p或q得到估计,记作GARCH(p,q)。其方差表示为: (16.10) 这里,p是GARCH项的阶数,q是ARCH项的阶数。 §16.2在EViews中估计ARCH模型 估计GARCH和ARCH模型,首先通过Object/New Object/Equation Equation建立方程,然后在Method的下拉菜单中选择ARCH,即得到相应的对话框。 一、均值方程...
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...