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) ## ## Mean and Vari...
test (m1^2, lag = 11, type = "Ljung") # ARCH效应检验 library(FinTS) ArchTest (m1, lags=11, demean = FALSE) # 确定ARIMA的滞后 # 滞后阶数为(0,0)的SCI garch模型经ARCH估计和GJR-GARCH估计后,ARCH效应检验不合格 # 因此将滞后阶数调整为(3,3) library(zoo) library(forecast) auto.arima(...
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) ## ## Mean and Vari...
GJR-GARCH模型是由Robert F. Engle提出的,他引入了对称模型中的非对称条件波动性组件。GJR-GARCH模型是广义自回归条件异方差模型的一种扩展形式,用于描述金融市场的非对称波动性。在GJR-GARCH模型中,波动性的条件方差由过去的波动性冲击、过去的条件方差和对称和非对称的条件波动性组件共同决定。 GJR-GARCH模型的...
它是对传统的GARCH模型的扩展,能够更好地描述金融时间序列的波动特性,因此在金融工程领域得到了广泛的应用。 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...
GJR—GARCH模型风险中性调整权证定价考虑股票收益率在GARCH模型下的非正态特征,以及收益率标准差序列的非对称特征,首先给出几种真实测度下服从Levy分布的条件异方差模型,接着对随机扰动项和波动率进行风险中性调整,最后通过蒙特卡罗模拟进行大陆和香港权证的实证.结果表明:Levy过程修正下的GJR-GARCH模型能够很好地捕捉到...
GARCH模型是描述金融时间序列波动性的一种模型,它认为金融时间序列的波动是随时间变化的,并且对波动的预测可以依赖于过去一段时间内的波动值。GARCH模型的核心思想是通过对波动值的自回归来建模,将过去的波动值作为预测未来波动的依据。 2. GJR-GARCH模型 在GARCH模型的基础上,GJR-GARCH模型又引入了对波动的非对称...
GARCH 模型的一个关键限制 是对其参数施加非负约束,以确保条件方差的正性。这样的约束会给估计GARCH 模型带来困难 。 因此,提出了 非对称GARCH 模型,即俗称的 GJR-GARCH 模型,以解决对称GARCH 模型的局限性 。更重要的是,指数 GARCH 或 EGARCH 模型相对于传统的GARCH 模型具有潜在的改进 。
GJR-GARCH 接着,构建了 GJR-GARCH 模型。 模型拟合结果表明: 均值模型为 ARFIMA(1,0,1),分布为 std。 最优参数如 mu、ar1 等的估计值、标准误差、t 值和 p 值得以给出。 稳健标准误差也相应列出。 对数似然值为 12320.69。 信息准则包括 Akaike、Bayes 等。
GARCH 模型拟合与分析 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)),