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arch模型的均值方程
股指期货对股票现货的波动性的影响有哪些理论
答:
一是公式(1)为
均值方程
;二是公式(2)中,σ2是条件方差,μ2t-1(t=1,2……p)是滞后的残差平方,又被称为
ARCH
项。不过,实践中很容易出现μt滞后阶数较大的现象,这种参数较多的
模型
会影响其参数估计的准确性。
如何在eviews5.1软件建立G
ARCH模型
中加入虚拟变量
答:
2.用
均值方程
(5.1.5)的残差平方的滞后来度量从前期得到的波动性的信息: ut2-1(ARCH项)。3.上一期的预测方差: t2-1 (GARCH项)。GARCH(1,1)模型中的(1,1)是指阶数为1的GARCH项(括号中的第一项)和阶数为1的ARCH项(括号中的第二项)。一个普通的
ARCH模型
是GARCH模型的...
使用matlab建立eg
arch模型
需要考虑
均值方程
吗
答:
需要。又称“广义
ARCH模型
(Generalized ARCH)”、“广义自回归条件异方差模型”自从Engle(1982)提出ARCH模型分析时间序列的异方差性以后,波勒斯列夫T.Bollerslev(1986)又提出了GARCH模型,GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型,除去和普通回归模型相同的之处,GARCH对误差的方差进行了进一...
dcc-garch原理简介和
模型
实现
答:
ARCH和GARCH的含义一样,
第一个方程称为均值方程,表示均值和以往均值的关系,第二个方程是条件方差方程,称为ARCH方程
,一个表示方差和以往方差的关系。GARCH可以减少待估参数,即AR(q)等价于GARCH(1,1),实际应用中GARCH(1,1)一般可以满足要求。两个模型要求(1)xt平稳;(2)ut存在arch效应...
金属矿产品市场风险预测
模型
答:
具体建模步骤如下:①对收益率序列进行平稳性和自相关性检验;②根据相关系数和Q 统计量进行ARMA
模型
识别;③建立
均值方程
,根据残差自相关性检验确定模型拟合效果,并运用LM方法对序列残差项进行
ARCH
效应检验;④采用极大似然法进行GARCH模型的参数估计;⑤根据拟合优度统计量评价模型。 A.GARCH模型。 1986年Bollerslev提出...
"由一个具有常数有限无条件
均值
和方差的平稳随机过程产生的"
答:
(1)式给出
的均值方程
是一个带有误差项的外生变量的函数。由于是以前面信息为基础的一期向前预测方差,所以称为条件均值方程。(2)式给出的方程中: 为常数项, (
ARCH
项)为用均值方程的残差平方的滞后项, (GARCH项)为上一期的预测方差。此方程又称条件方差方程,说明时间序列条件方差的变化特征...
金融风险管理:风险价值VaR和局部
均值
ES的度量
答:
均值方程
是满足ARMA(p, q)
模型
,因此要进行建立ARMA(p, q)模型一般的步骤: 对于波动方程则首先要检验
ARCH
效应,也即是检验残差项是否二次相关。 在这里说明一下,其实我们做了这么多,都是在提纯 相关性,ARMA刻画的是线性相关,而GARCH刻画的是非线性相关性。我们在 不断地剔除掉相关性 ,这样当相关性被完全剔除...
garch-t
模型的
概率积分变换吗
答:
ARCH模型
实际上只适用于异方差函数短期自相关过程,相比于ARCH模型,GARCH模型更能反映实际数据中的长期记忆性质。一般的GARCH模型可以表示为:其中ht为条件方差,ut为独立同分布的随机变量,ht与ut互相独立,ut为标准正态分布。(1)式称为条件
均值方程
;(3)式称为条件方差方程,说明时间序列条件方差的...
g
arch模型
与arma模型有什么关系
答:
任何时间序列都由一个
均值方程
和一个方差方程所组成,普通的ARMA我们忽略了方差方程,因为残差是一个白噪声,没有任何信息可以挖掘了。所以一般只写一个ARMA。而G
ARCH模型
,我们平时都假设均值方程是一个常数,而残差有ARCH效应,所以就focus在残差上,均值略去不写。所谓的ARMA-GARCH就是分别对均值和方差...
如何用GARCH(1,1)求股票的具体波动率数据?
答:
GARCH(1,1)
模型
为:(1)(2)其中, 为回报系数, 为滞后系数, 和 均大于或等于0。(1)式给出
的均值方程
是一个带有误差项的外生变量的函数。由于是以前面信息为基础的一期向前预测方差,所以称为条件均值方程。(2)式给出的方程中: 为常数项, (
ARCH
项)为用均值方程的残差平方的滞后项,...
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