GARCH模型 📊 接下来是GARCH模型,这个模型主要用于金融市场的波动性分析。比如,你可以用它来预测股票价格的波动,或者分析汇率的波动。Eviews的GARCH模型功能非常强大,能帮你捕捉到市场中的细微变化。 DCC-GARCH模型 🔄 DCC-GARCH模型则是一个更复杂的模型,主要用于分析多个时间序列之间的动态相关性。比如说,你可以...
包括经典线性回归,时间序列分析,var模型,arch模型及garch模型和面板回归分析等模型,每个模型除了讲解一些基本的操作步骤外,还包括了自己在数据分析过程中遇到的一些常见问题和相关回答建议,以及自己觉得比较好的书目推荐。
📈 VAR模型(向量自回归模型) 设定滞后阶数:点击`View -> Lag Structure`,选择适合的滞后阶数。 建立模型:在`Estimate Equation`框中选择VAR模型,输入方程并设置滞后阶数。 结果解读:查看冲击响应函数(`View -> Impulse Response`)分析变量间的动态关系。📊 GARCH模型(广义自回归条件异方差模型) 建立模型:在`Est...
-记录自己建模的步骤,可能存在错误,谨慎参考, 视频播放量 45851、弹幕量 30、点赞数 923、投硬币枚数 636、收藏人数 2016、转发人数 644, 视频作者 慢吞吞vic, 作者简介 ,相关视频:Eviews利用GARCH模型计算VaR,《基于ARMA-GARCH模型的中国股票指数实证分析》 2022南方
Eviews处理GARCH(p,q)、EGARCH(p,q)、TARCH(p,q)、PARCH(p,q)和组件GARCH规范,并提供遵循正态分布、学生T或广义误差分布的误差的极大似然估计。ARCH模型均值估计可以包括ARCH和ARMA条件,所有的均值和方差估计允许外生变量. 有限应变量 EViews估计ML和QML计数模型...
VAR模型和脉冲响应 🌊 VAR模型(向量自回归模型)是分析多个变量之间动态关系的重要工具。而脉冲响应函数则是用来分析一个变量对另一个变量冲击的响应。 GARCH模型和ARMA模型 📊 GARCH模型(广义自回归条件异方差模型)和ARMA模型(自回归移动平均模型)是处理时间序列数据波动性和预测的重要方法。
VaR ( Value at Risk) 即风险值或在险值,是定量测度风险水平的一种工具。基于统计技术的度量金融市场风险值VaR (Value at Risk),已成为各种金融机构、非金融机构和监管者测量市场风险的新标准和新方法。, 视频播放量 12324、弹幕量 8、点赞数 198、投硬币枚数 75、收藏人
在`Quick -> Estimate Equation`中选择VAR模型,输入滞后阶数。观察冲击响应函数,分析变量间的相互影响。 GARCH模型(广义自回归条件异方差模型) 📈 GARCH模型主要用于处理具有异方差性的时间序列数据,比如金融资产的价格数据。在`Quick -> Estimate Equation`中选择GARCH模型,输入ARCH和GARCH的滞后阶数。观察条件异方差...
向量自回归(VAR)模型主要通过脉冲响应函数(某变量所有滞后项联合对其他变量的影响路径)、方差分解(某变量受到其他变量的影响以及影响的占比)来对变量之间的相互作用进行分析! 3 向量自回归(VAR)模型的应用 长期和短期利率的自回归过程: 在ARCH和GARCH模型中,我们对2016年至2020年shibor隔夜利率进行了建模分析!理论分析...
· GARCH(p,q)、EGARCH、TARCH、组件GARCH、Power ARCH、集成GARCH。 · 线性或非线性平均方程可以包括ARCH和ARMA项;均值和方差方程都考虑了外生变量。 · 正态分布、学生t分布和广义误差分布。 · Bollerslev Wooldridge稳健标准误差。 · 条件方差和均值以及永久性分量的样本内和样本外预测。