确定ARCH阶数:通过尝试不同阶数(如ARCH(1)、ARCH(2)等),选择AIC和SC值最小的模型。 以下是ARCH模型的代码示例: # 构建ARCH(1)模型arch_model<-ugarchspec(variance.model=list(model="sGARCH",garchOrder=c(1,0)),mean.model=list(armaOrder=c(6,0)))arc
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：适用于具有波动集聚性特征的时间序列数据，可以提高预测精度并揭示波动集聚性的特征。2. Garch模型： 定义：Garch模型...
1、打开相关工作区，放入数据以后选择下一步。2、下一步，需要输入consumption c income并回车。3、这个时候，按照View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests的顺序进行点击。4、会进入一个新的界面，确定Test type为Breusch–Pagan–Godfrey。5、这样一来如果没问题，即可运用EViews进行ARCH-LM检验...
ARCH模型是1982年由恩格尔(Engle,R.)提出，并由博勒斯莱文(Bollerslev,T.,1986)发展成为GARCH(GeneralizedARCH)——广义自回归条件异方差。这些模型被广泛的应用于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。 按照通常的想法，自相关的问题是时间序列数据所特有，而异方差性是横截面数据的特点。但在时间序列数据中...
即均值部分是 普通的回归或平稳的ARMA模型,而误差部分是一个 关于异方差性的有界函数,常简记为 ARCH模型。 平稳随机变量Yt可以表示为AR(p) 形式,其随机 误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后过程来 描述,则常见的ARCH模型由如下两部分给出: 一是均值方程: Yt = 0 + 1 Yt -1 + 2 Yt -2 + … +...
ARCH和GARCH模型包含两个方程,一是均值方差,其和ARMA模型一致;二是方差方程,即对均值方程中的残差项的方差进行建模。 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...
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...
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变性的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计。 本章内容: 一、自回归条件异方差模型 二、在eviews中估计arch模型 三、 arch的...
数学建模EViews中估计ARCH模型(优选资料) 下载积分: 1200 内容提示: 第八章 条件异方差模型 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 。 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变性的 , 所...
ARCH(q)。 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 (1)ARCH LM检验法 (2)残差平方的相关图(Q)检验法 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 (1)ARCH LM检验法 ARCH LM检验法就是检验残差序列中是否存有ARCH效应 的拉格朗日乘数的检验。