在EViews中建立GARCH模型是一个相对直接的过程,主要涉及数据导入、模型设定和参数估计等步骤。以下是使用EViews建立GARCH模型的具体步骤: 数据导入:打开EViews软件,创建一个新的Workfile(工作文件),选择合适的频率(如日度、月度等)和时间范围。导入你的时间序列数据,这通常是通过点击File -> Import -> Read Text-...
以常数均值方程为例，输入“y c”后，软件会自动识别并进行估计。在设置波动率模型时，EVIEWS提供了多种模型供用户选择，如GARCH、TGARCH、EGARCH等。用户可以根据数据的波动特征，选择合适的波动率模型。对于ARMA模型，我们在输入“y c AR(1) AR(2) MA(1) MA(2)”后，EVIEWS会自动识别出ARMA部...
GARCH建模 基于eviews的操作 股价金融时间序列 预测 条件异方差 ARCH 计量经济学 3.8万 28 9:11 App 十分钟学会【EVIEWS】建立arima模型建模及预测-2022-6-20 21:26:23 1.5万 1 10:51 App 《基于ARMA-GARCH模型的中国股票指数实证分析》 2022南方科技大学统计学专业本科毕业论文答辩 【!练习录屏 不是答辩现...
# 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)))arch_fit<-ugarchfit(spec=arch_model,data=DY)# 输出模型结果summary(arch_fit) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 三、GARCH模型的构建 在ARCH模型的基础上,可以进...
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率...
ARCH和GARCH模型是描述单变量时间序列波动集聚性的常用方法。通过对波动性进行建模分析，提高预测精度并揭示波动集聚性特征。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...
我模仿一篇论文，是写利率政策调整对股市的影响，使用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型，加入虚拟变量D1，...
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...
不仅表达了GARCH模型的结构特性,而且,依此可借助于 平稳ARMA序列建模方法,得到GARCH模型参数的一种 简单的估计方法.关于GARCH模型的参数估计和检验方 法,分别在第2节和第3节中介绍. 2.GARCH模型的参数估计 2.1.概述 在实际应用中,人们拥有序列观测值yi,y,...,y,如果 ...