GJR-GARCH模型可表示为: ht=α0+α1at−12+γIt−1at−12+β1ht−1 若at−1<0 ,则 It−1=1。回波冲击为负时,ARCH参数为 α1+γ 若at−1≥0 ,则 It−1=0。回波冲击为正时,ARCH参数为 α1 为了得到理论结果,假设归一化残差具有对称分布,有 E(It)=0.5 且It 独立于 et 。模型可...
1. 定义 GJR-GARCH模型是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) 模型的一种扩展,它考虑了波动率在不同市场条件下的非对称性。在传统的GARCH模型中,波动率是对称的,即对正向和负向的波动都给予相同的权重。而GJR-GARCH模型引入了对称性,为负向波动和正向波动分别赋予不同的权重,从而更好...
一、GARCH模型回顾 GARCH模型是基于ARCH模型（自回归条件异方差模型）的进一步发展。ARCH模型是一种时间序列模型，假设波动性是自回归函数的函数，即当前波动性取决于过去一段时间内的波动性。然而，ARCH模型假设了对正和负的波动性冲击有相同的反应，即对称波动性。而事实上，金融市场中经常出现的是悲观情绪时波动性较...
分别使用不同的方法进行 GARCH(1,1) 模型的拟合: # GARCH(1,1)-norm garch_norm<-garchFit(yield~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm # 另一种方法 spec<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)), mean.model=list(armaOrder=c(0,0))) fit <- ugarchfit(spec = spec, data ...
GARCH 模型拟合 首先,使用garchFit函数进行 GARCH(1, 1) 模型的拟合,针对yield[, 2]数据: garch_norm<-garchFit(yield[,2]~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm ## ## Title: ## GARCH Modelling ## ## Call: ## garchFit(formula = yield[, 2] ~ garch(1, 1), trace = FALSE) ...
目前较为常见的解释是经济学中的GJR-GARCH模型,此外也可能指向特定机构、项目或个性化简称。以下是具体分析: 一、经济学中的GJR-GARCH模型 在金融计量学领域,GJR-GARCH(Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH)模型是分析金融时间序列波动性的经典工具。该模型由学者Glosten、Jagannathan和Runkle...
分别使用不同的方法进行 GARCH(1,1) 模型的拟合: # GARCH(1,1)-norm garch_norm<-garchFit(yield~ garch(1, 1),trace=FALSE) garch_norm # 另一种方法 spec<-ugarchspec(variance.model=list(garchOrder=c(1,1)), mean.model=list(armaOrder=c(0,0))) ...
forc = ugarchforecast(gjrGARCH ) 预测结果包括未来 10 步的序列值和标准差,通过绘图可直观展示。 模型拟合结果呈现如下: 条件方差动态:GARCH 模型为 gjrGARCH(1,1),均值模型为 ARFIMA(1,0,1),分布为 std。 最优参数的估计值、标准误差、t 值和 p 值得以给出,如 mu、ar1 等。 稳健标准误差也相应列...
在第三章，通过一个具体的离散时间GARCH模型——GJR-GARCH模型，研究了离散时间GJR-GARCH模型弱收敛到连续时间的扩散过程理论。这样在GARCH模型和扩散过程之间搭起了一个桥梁。当欲做估计、检验等工作时，可以把GARCH模型当做扩散过程的近似；另一方面，当把扩散过程当做GARCH 模型的近似时，就可以将扩散过程丰富的理论...
在当今复杂多变的金融市场中,准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。GARCH 模型作为一种有效的工具,能够捕捉金融时间序列数据中...