在匹配经济信息和股市波动率时,由于宏观经济信息是低频率,如果将股市日度数据转换为月度数据或者季度数据的估计方法,会损失股市中的高频有效信息,引起参数估计和波动率预测的偏误,并且无法评估经济信息对股市波动率的综合影响。 2. 模型推导 模型清洗 原始数据 这里注意的是, tpu(贸易政策不确定性)那个序列是月度数据,...
探讨GARCH-MIDAS模型及其在不同频率时间序列分析中的应用。该模型旨在研究低频宏观经济指标对高频金融数据的影响，比如月度经济政策不确定性对日度股票收益。传统方法转换数据频率时，会丢失高频信息，影响参数估计与波动率预测。模型推导与数据处理：低频指标（如月度数据）与高频数据（如日度数据）需在同一时...
GARCH-MIDAS模型能够有效地捕捉不同频率数据之间的动态关系,广泛应用于金融市场波动率预测、风险管理和资产定价等领域。 在实际应用中,研究人员通常使用matlab来进行GARCH-MIDAS模型的建模和分析。以下是使用matlab实现GARCH-MIDAS模型的代码示例: 1. 数据准备和预处理 需要加载所需的数据并进行预处理,例如去除缺失值、...
程序要求:GARCH-MIDAS是单变量模型一、GARCH-MIDAS模型(一)GARCH-MIDAS模型单变量函数Vt默认为已实现波动率(公式3.22),可以将Vt换成宏观经济变量,例如GDP。我想在3.21式中,同时加入已实现波动率,和其他宏观变量,建立多变量模型,模型函数已有,如下:(二)GARCH-MIDAS多变量模型函数这是两个变量的模型,RV为已实现波动...
实证结果表明,该模型能够较好地捕捉到股市波动率的极端波动,并且在预测能力上优于传统的GARCH模型。 关键词:股市波动率、极端冲击、GARCH-MIDAS模型、预测能力 一、引言 股市波动率是衡量市场风险的重要指标之一,对于投资者的决策和风险管理至关重要。准确预测股市波动率能够帮助投资者做出合理的投资决策,并且对于风险...
传统的GARCH模型在探究上证指数波动性时,假设波动性是对称的,轻忽了波动性对不同情境的反应可能存在的非对称性。而MIDAS(Mixed Data Sampling)模型则能够抓取到不同时间标准的数据的信息,为对上证指数波动性进行综合分析提供了有效的工具。 1. GARCH模型与MIDAS模型的理论基础 1.1 GARCH模型的原理与应用 1.2 MIDAS...
GARCHMIDAS模型将条件方差分解为长期成分和短期成分,但是传统GARCH-MIDAS模型的条件方差长期成分中只考虑了已实现波动率这一单一测度,没有考虑多重测度的影响,导致信息的损失。基于此,本文在构建模型时,将价格极差这一测度也引入GARCH-MIDAS模型的长期成分中,提出了极差GARCH-MIDAS模型,以充分利用市场信息。本文实证研究...
提出5种增强的混频模型(GARCH-MIDAS),可以捕捉非对称和极端冲击对股市波动率的影响. 样本内的结果表明,我国股市存在明显的波动率聚集效应和杠杆效应,并且负面的极端震荡会导致较高的波动性. 而样本外的MCS和DM检验结果则清楚地显示出EGARCH-MIDAS-ES模型最适合预测股市波动率,该模型在短期波动中纳入了非对称效应,...
通过Garch-Midas模型的分析,可以更好地理解时间序列数据的动态性和波动性,帮助研究者更好地制定预测和决策策略。同时,使用Stata软件进行分析,还可以提高数据分析的效率和准确性,帮助研究者更深入地理解数据。 总之,Garch-Midas模型是一种重要的时间序列分析方法,它可以更好地解释时间序列数据的复杂性和波动性。在使用St...
由于这一优势,GARCH-MIDAS 在实证研究中被广泛应用[9,10] 。但GARCH-MIDAS类模型忽略了不对称效应对股票波动的影响。Pan和Liu(2018)[11] 研究表明非对称GARCH类模型预测性能更好。基于此,本文基于扩展的GARCH-MIDAS(GARCH-MIDAS-A)模型预测股票市场波动,即在长期和短期波动成分中同时引入不对称效应。1 模型构建...