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garch模型怎么看显著
ARCH模型与
GARCH模型
介绍、估计、检验
答:
总的来说,ARCH与
GARCH模型
为金融市场提供了强大的工具,它们的理论与实践应用,帮助我们更深入地理解经济波动的奥秘,为风险管理提供了强有力的支持。掌握这两个模型,无疑为分析者在金融市场的探索之旅增添了坚实的基石。
在e
garch
m
模型
中,
如何
解释每个系数的影响?
答:
E
GARCH模型
是一种时间序列模型,用于捕捉非对称波动率的变化。在EGARCH模型中,每个系数都有不同的含义。例如,C1系数和C2系数分别代表好天气和坏天气的影响,而C3系数则代表好消息和坏消息的杠杆效应。这些系数可以帮助我们解释时间序列数据中的波动性变化。
GARCH模型GARCH模型
的基本原理
答:
首先,
GARCH模型
的核心是条件方差方程,通常表示为:h_t = \omega + \alpha_1 u_{t-1}^2 + \beta_1 h_{t-1} 其中,h_t 代表条件方差,u_t 是独立同分布的随机变量,通常假设为标准正态分布。这个方程揭示了过去的信息
如何
影响当前的方差,即条件方差的动态变化。然而,为了更好地反映收益...
...非平稳序列的随机分析---6.条件异方差模型②:
GARCH模型
答:
首先,
GARCH模型
的基本原理是通过p阶自相关项与q阶残差平方序列的结合,捕捉到序列中异方差函数的长期和短期动态。然而,如果序列的异方差性表现出长期记忆效应,仅仅依赖于移动平均模型的ARCH模型可能无法精确描述,因为这会导致自相关阶数的
显著
增加,增加参数估计的复杂性和误差。为了解决这个问题,Bollerslev...
GARCH模型GARCH模型
概述
答:
相较于普通回归模型,
GARCH模型
的一大特色是对误差方差的深度建模,这使其在处理时间序列的异方差性问题上独具优势。它在金融领域的应用尤其突出,特别是在波动性分析和预测方面,其价值远超对数据数值本身的探讨,对投资者的决策制定具有
显著
的指导意义。GARCH模型因其针对性强和实用性,成为了投资者理解和...
EVIEWS
GARCH模型
均值方程系数不
显著
可以用吗?
答:
不
显著
的价值就不大了
garch
参数估计结果输出中ged的参数
怎么看
答:
用ucsd包里的full_bekk_mvgarch,残差对之前残差的回归中,之前残差的系数是否
显著
,如果显著就有GRACH。 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
GARCH模型
是什么?
答:
1、ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model)全称“自回归条件异方差模型”,解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设(方差恒定)所引起的问题。2、
GARCH模型
称为广义ARCH模型,是ARCH模型的拓展,由Bollerslev(1986)发展起来的。(1)GARCH模型(波勒斯勒夫(Bollerslev),1986...
matlab
怎么
检验收益率的
garch
效应
答:
可以的。
Garch
-M需要在matlab中使用garchset函数时调用其隐藏参数"InMean"。方法如下:假设时间序列保存于变量x中,现估计Garch-M(1,1)
模型
:spec=garchset('VarianceModel','
GARCH
','P',1,'Q',1,'InMean',1,'Display','off');[coeffs,~,LLF]=
garch
fit(spec,x)
实际波动率与
GARCH
的比较
答:
VAR—RV
模型
,由ABDL(2001b)提出,是一种被称为长记忆高斯向量自回归对数实际波动率模型,它通过对比VAR—RV与
GARCH
(1,1)的预测精度,显示出
显著
优势。VAR—RV模型利用直到T一1日的日内收益数据,而GARCH(1,1)则是基于日收益平方,因此VAR—RV的预测效果更为精确。ABDL(2001a)强调,RV在适当条件...
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