解析:基于ARCH类型的结果,解析预测方法对1步式预测总是可用的;多步解析预测方法仅仅适用于对残差平方项呈线性关系的模型,比如 GARCH 或者 HARCH. 模拟:虽然基于模拟方法的预测对任何步数都可用,但是基于ARCH类型的第一个样本外预测不变,模拟预测方法仅仅适应于步数大于1的情况。模拟预测利用了ARCH类型的结构,并假设...
理解Python 的arch_model模块函数 在统计学和金融领域,波动性模型 (Volatility Models) 是一类重要的工具,用于描述和预测时间序列数据中的波动性。Python 的arch库中的arch_model函数,提供了简单易用的方法来构建和估计这类模型。本文将对此进行探讨,并通过代码示例进行说明。 什么是arch_model? arch_model是arch库中...
用ARCH MODEL 预测 volatilityCFA III Derivative 请问老师,ηt代表未预期到的收益,ηt^2代表未预期到的收益的方差,对吧? 那这个shock,等于是用一个未预期的方差 减去 过去的方差, 理解上有点怪怪的。 按道理,应该是今天的方差,减去昨天的方差,把这个差值算做shock才对。 用今天的未预期到的收益的方差,减...
通过ARCH MODEL 预测风险CFA III Capital Market Expectations 请看 计算公式 “1.计算...”, 等式的左边为“当下的收益率的方差”, 最右边括号里面的ηt^2也是”当下的收益率的方差”,那岂不是等式的两边均有“当下的收益率的方差”???既然概念一样,那为什么不用相同的符号呢?添加评论 0 0 2 个答案 ...
通过学习基于Pandas的强大时间序列功能,以及其他基本库,学习最广泛使用的投资金融模型。 课程简介 商业银行如何预测其贷款组合的预期绩效?还是投资经理如何估计股票投资组合的风险?用来预测房地产属性的定量方法有哪些? 如果存在时间依赖性,那么您就知道了,答案是:时间序列分析。
这些数据可以用来评估模型的预测能力和鲁棒性,例如可以将拟合值和实际观测值进行对比,来评估模型对未来数据的预测能力。 总体来说,arch_model函数的返回值包含了可以用来评估ARCH模型的多种信息,包括参数估计结果、统计信息以及拟合数据信息等。在实际应用中,这些信息可以帮助我们对模型进行评估和选择,以便制定相应的风险...
bp算法和对称arch类模型对股市波动性预测的实证比较 comparison the volatility forecasting of bp algorithm and symmetric arch model to stock market26阅读 文档大小:2.67M 5页 0025494上传于2015-03-28 格式:PDF 上海股市收益率的波动特征研究--利用ARCH族模型的实证分析 热度: 宏观经济与股市波动率时变持续...
GARCH模型的核心思想是通过引入ARCH效应,建立一个波动率模型,以更准确地预测未来的波动率。 GARCH模型的结果整理如下: 1.条件方差(Conditional Variance):GARCH模型可以估计条件方差,即在已知历史信息的情况下,未来一期的波动率。这是一个重要的结果,因为它可以用于计算风险价值和构建投资组合。 2.参数估计:GARCH模型中...
郭涛(1981),男,硕士,主要从事层序地层学、储层预测和油气勘探方面的工作,E-mail:lxf0823@163.com; guotao2@cnooc.com.cn。 集。带着 及其方 新的沉积 有利的钻 @@[1]徐长贵,赖维成.古地貌分析在渤海古近系储集层预 测中的应用[J].石油勘探与开发,2004,315 53- 56. @@[2]王元君,王峻,周心怀,等...
本文以上海证券综合指数为样本,在残差项服从正态和非正态假设下,分别进行 ARCH 建模,比较正态残差项和非正态残差项ARCH 族模型对波动率的预测绩效和 VaR 度量效果,以揭示分布假设对 GARCH 模型预测能力和风险度量的影响。 2) ARCH Models ARCH族模型