ARCH在金融领域应用较少,我们直接用GARCH模型进行时间序列分析,本篇仍以沪深300指数的日频收益率数据为例。流程如下: 1.迭代 ARMA(p, q) 模型的组合以找出最适合我们的时间序列的阶数。 2.根据 AIC 最低的 ARMA(p, q)模型选择 GARCH 模型阶数。 3.将 GARCH(p, q) 模型拟合到我们的时间序列中。 4.检查...
并选择 AIC 最低的模型。最后我们通过查看 Q-Q 图和残差相关图进行残差分析，如果残差接近白噪声，则...
本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和 时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值...
检验结果证明,ARMA(1,1)模型的残差存在自回归条件异方差,则应该在ARMA(1,1)均值方程基础上建立ARCH模型。为确定ARCH阶数需多次尝试,最终确定ARCH模型为2阶。因为滞后期很长,在此考虑加入GARCH模型,进一步采用GARCH(2,2)模型。 这些充分说明均值方程在配有G A R C H(1,1)模型后,已消除了A R M A(1,1)...
🏞️ GARCH模型 广义ARCH(GARCH):当q太多导致估计不准确时,可以用GARCH(1)来估计ARCH(q),只涉及三个参数。 T-GARCH:引入虚拟变量,如果显著,则存在非对称性。 GARCH-In-Mean:用时变波动解释收益率(y)。⚠️ 注意:这只是单变量建模,没有纳入多元宏观市场冲击与溢出性(MGARCH)。可以将其他信息(如条件...
ARMA-GARCH模型 代码语言:javascript 复制 >fit1=garchFit(formula=~arma(2,1)+garch(1,1),data=dat[,1],cond.dist=“std”)>fit2=garchFit(formula=~arma(1,1)+garch(1,1),data=dat[,2],cond.dist=“std”)>fit3=garchFit(formula=~arma(1,1)+garch(1,1),data=dat[,3],cond.dist=“std...
在此步骤中,我们将输出模型的结果并解释它们。 # ARMA和GARCH模型的参数已在前面步骤中输出# 此处可以对比不同模型的R^2或AIC等指标 1. 2. 第八步:绘制预测结果图 最后,我们将可视化模型的预测结果。 # 获取预测值predicted=model_garch_fit.forecast(horizon=10)# 预测未来10个时间点# 绘制结果plt.figure(fi...
时间序列分析模型 ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格数据 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。 本文将尝试回答的主要问题是: 这些年来收益率和交易量如何变化?
多变量GARCH,即BEKK(1,1)模型,例如使用: >bekk= BEKK11(dat_arma) > bekk_series_vol function(i=1){ + plot(Time, $ Sigma.t[,1],type=“l”, +ylab= (dat)[i],col =“white”,ylim = c(0,80)) + lines(Time,dat_arma[,i]+ 40,col=“gray”) ...
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。