EGARCH 模型 定义 又称“广义 ARCH 模型(Generalized ARCH) ”、 “广义自回归条件异方差模型” 自从 Engle(1982) 提出 ARCH 模型分析时间序列的异方差性以后, 波勒斯列夫 T. Bollerslev(1986) 又提出了 GARCH 模型, GARCH 模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型, 除去和普通回归模型相同的之处, GARC...
对EGARCH(1,1)模型来说,无论收益率残差服从哪种分布,其方差方程中常数项和GARCH项系数均高度显著,然而均值方程和方差方程中的的ARCH项系数均不显著。 GJR-GARCH模型 GJR-GARCH模型即是在GARCH模型的基础上考虑到杠杆效应,引入一个虚拟变量来表示正负冲击对 的影响。 ariance.model=list(model="gjrGARCH", garc...
用于每日收益序列的ARMA-eGARCH模型和用于实际波动率的ARFIMA-eGARCH模型利用不同的信息源。ARMA-eGARCH模型仅涉及每日收益,而ARFIMA-eGARCH模型基于HEAVY估算器,该估算器是根据日内数据计算得出的。RealGARCH模型将它们结合在一起。 以均方误差衡量,ARFIMA-eGARCH模型的性能略优于realGARCH模型。这可能是由于ARFIMA-eGA...
EGARCH模型的应用场景包括金融风险管理、期权定价、投资组合优化等。在金融风险管理中,EGARCH模型可以用于预测和度量金融资产的波动性,从而帮助投资者制定风险管理策略。在期权定价中,EGARCH模型可以用于计算隐含波动率,从而为期权定价提供参考。在投资组合优化中,EGARCH模型可以用于估计资产的风险和收益,从而帮助...
GARCH模型的一个关键限制 是对其参数施加非负约束,以确保条件方差的正性。这样的约束会给估计GARCH模型带来困难 。 因此,提出了非对称GARCH模型,即俗称的GJR-GARCH模型,以解决对称GARCH模型的局限性 。更重要的是,指数GARCH或EGARCH模型相对于传统的GARCH模型具有潜在的改进 。
由于GARCH模型中,正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的,因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。 发展 为了衡量收益率波动的非对称性,Glosten、Jagannathan与Runkel(1989)提出了GJR模型,在条件方差方程(3)中加入负冲击的杠杆效应,但仍采用正态分布假设。Nelson(1991)提出了EGARCH模型。Engle等(1993)...
本文比较了几个时间序列模型,以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后,提出了集合预测算法。 假设条件 实际波动率是看不见的,因此我们只能对其进行估算。这也是波动率建模的难点。如果真实值未知,则很难判断预测质量。尽管如此,研究人员为实际波动率...
eviews中使用GARCH(1,1)模型计算股票波动率时，首先需要将数据导入。导入完成后，可以进行如下步骤：1. 在Quick菜单中选择Estimate Equation，输入log(p) log(p(-1))作为变量，然后在Method选项中选择ARCH。此时，GARCH(1,1)模型将被默认设置。点击OK按钮后，eviews将进行模型估计。2. 在模型估计完成...
首先就是coefficients是否显著,如果你选择了EGARCH,但发现非对称参数完全不显著,那就用简单点的GARCH把,模型在正确的情况下越简单越好。 第二个就是看符合特定模型所要求的假设没。比如说如果mean设置成了AR,那就要检查mean的residual ACF是不是没有autocorrelation了。
EGARCH模型是一种时间序列模型，用于捕捉非对称波动率的变化。在EGARCH模型中，每个系数都有不同的含义。例如，C1系数和C2系数分别代表好天气和坏天气的影响，而C3系数则代表好消息和坏消息的杠杆效应。这些系数可以帮助我们解释时间序列数据中的波动性变化。