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garch模型公式及系数含义
garch模型
输入框输入什么
答:
以AR(3)-
GARCH
(2,1)
模型
为例:首先在主窗口输入LS RR RR(-1) (-2) (-3)得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.RR(-1) 0.007606 0.059014 0.128883 0.8975RR(-2) 0.058005 0.058549 0.990707 0.3227RR(-3) 0.121110 0.058985 2.053245 0.0410然后在点...
运用stata实证分析建立
garch模型
遇到的问题
答:
现实数据基本很难处理到完美的,大致上差不多就可以了,你这autocorrelation也不是很严重啊,我觉得可以一用。另外股指上还是尽量用
garch
吧,一般(1,1)就能有不错的估值了,高了反而增加
模型
复杂程度。很多paper都指出garch比arima好多了
如何在word中输入
garch模型
答:
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步的建模。特别适用于波动性的分析和预测,这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用,其
意义
很多时候超过了对数值本身的分析和预测。一般的GARCH模型可以表示为:Y(t)=h(t...
garch模型
长期均衡时间
答:
价格波动的
GARCH 模型
的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说,我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类,因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。
GARCH模型
的缺陷
答:
GARCH模型
的缺陷如下:1、非负线性约束条件在估计ARCH/GARCH模型的参数的时候被违背。2、ARCH/GARCH模型都无法解释金融资产收益率中的杠杆效应。3、ARCH/GARCH模型没有在当期的条件异方差与条件均值之间建立联系。GARCH模型又称广义自回归条件方差波动率结构,即广义ARCH模型。在金融市场中,波动率通常用资产...
GARCH模型GARCH模型
的发展
答:
紧接着,Glosten、Jagannathan和Runkel在1993年的分析中,对GARCH-M模型进行了详细对比。他们发现,不同的模型设定会直接影响到条件方差对收益率的影响,可能是正的,也可能是负的,这揭示了模型选择在实际应用中的重要性。总的来说,
GARCH模型
的发展历程充满了对市场动态的深入探究,每一次的改进和扩展都...
eviews通过
garch模型
得到回归方程求问怎样生成具体数据?
答:
在估计结果窗口的forceast菜单中即可生成条件方差和无条件方差。
用r语言的rugarch包的ugarchforecast预测
garch模型
的波动率,向前预测100...
答:
100部预测应该算多了吧,预测步数多了后收敛于无条件方差
...非平稳序列的随机分析---6.条件异方差模型②:
GARCH模型
答:
GARCH模型
,全称广义自回归条件异方差,是针对非平稳序列中异方差性长期存在的问题而设计的。相较于基础的ARCH模型,它在模型设计上增加了对自相关性的考虑,从而更好地拟合具有复杂波动性的序列。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...
garch
是哪个包
答:
GARCH模型
通常是在计量经济学包中实现。解释:GARCH模型是一种用于分析金融时间序列数据中的波动性聚集现象的统计模型。这种模型在金融领域广泛应用,特别是在金融市场预测和风险管理中。为了实施GARCH模型,通常需要依赖特定的软件或编程包来完成。在不同的统计软件和编程语言中,GARCH模型可能在不同的包中...
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