文档详情

ch6 ARCH模型和GARCH模型_yukz.doc

发布：2018-05-25约1.56万字共85页下载文档

文本预览下载声明

ARCH模型和GARCH模型 2003年10月8日，随着瑞典皇家科学院宣布，诺贝尔经济学奖美国纽约大学的罗伯特.恩格尔(Robert Engle)和加州大学圣迭哥分校的克莱夫.格兰杰(Clive Granger)将共享1000万克朗 (约130万美元)的奖金以表彰他们在“经济时间列”研究方面的卓越贡献。 Robert F. Engle Clive W. J. Granger 瑞典皇家科学院表示，发明究领域所作出突破性贡献。瑞典皇家科学院表示，罗伯特·恩格尔之所以得奖是因为他发明了一种计量方法，能够预测并分析随时间变化的股票价格、外汇汇率以及利率的动。1982年提出一种“自回归条件异方差

显示全部

相似文档

ch6_ARCH模型和GARCH模型..doc ARCH模型和GARCH模型 2003年10月8日，随着瑞典皇家科学院宣布，诺贝尔经济学奖美国纽约大学的罗伯特.恩格尔(Robert Engle)和加州大学圣迭哥分校的克莱夫.格兰杰(Clive Granger)将共享1000万克朗 (约130万美元)的奖金以表彰他们在“经济时间列”研究方面的卓越贡献。 Robert F. Engle Clive W. J. Granger 瑞典皇家科学院表示，发明究领域所作出突破性贡献。瑞典皇家科学院表示，罗伯特·恩格尔之所以得奖是因为他发明了一种计量方法，能够预测并分析随时间变化的股票价格、外汇汇率以及利率的动。1982年提出一种“自回归条件异
2017-01-17 约1.58万字 85页立即下载
第7章ARCH模型和GARCH模型..doc 第7章、ARCH模型和GARCH模型 研究内容：研究随时间而变化的风险。（回忆：Markowitz均值－方差投资组合选择模型怎样度量资产的风险）本章模型与以前所学的异方差的不同之处：随机扰动项的无条件方差虽然是常数，但是条件方差是按规律变动的量。波动率的聚类性（volatility clustering）：一段时间内，随机扰动项的波动的幅度较大，而另外一定时间内，波动的幅度较小。如图， §1、ARCH模型 1、条件方差多元线性回归模型：条件方差或者波动率（Condition variance，volatility）定义为其中是信息集。
2017-01-20 约1.72万字 54页立即下载
ARCH与GARCH模型及其应用.pdf ARCH 与GARCH 模型及其应用——The application of ARCH and GARCH Model 题目：ARCH 与GARCH 模型及其应用姓名：苏国灿学院：经济学院系：财政系专业：财政学年级：08 级学号：15520082201602 指导教师（校内）：职称：
2018-05-22 约3.6万字 18页立即下载
ARCH和GARCH模型建模实验报告.doc 湖南商学院模拟实验报告实验地点: E602 时间:2012-4-20 课程名称计量经济学模拟实训实验项目名称 ARCH和GARCH模型建模班级经济0902 姓名卢梅香学号 090110091 学时 32 小组成员卢梅香实验目的：通过运用ARCH和GARCH模型建模，进行相关的数据分析。实验步骤与内容：计算汇率波动的回报率， Hbl=log(jpy)-log(jpy(-1)) 画出回报率的趋势图，观察是否存在ARCH效应。如果存在，以Rt对常数项进行回归，即：并利用LM统计量检验随机干扰项的方
2017-12-21 约1.43千字 6页立即下载
第章ARCH和GARCH估计s.ppt 估计出的结果写成方程: 均值方程: (-2.72) (3.00) 方差方程: (5.43) (12.49) (29.59) 对数似然值 = 3007 AIC = -5.77 SC = -5.74 在收益率方程中包括 ?t 的原因是为了在收益率的生成过程中融入风险测量，这是许多资产定价理论模型的基础 —— “均值方程假设” 的含义。在这个假设下，? 应该是正数，结果 ?
2017-06-16 约9.09千字 61页立即下载
初探我国沪市股价波动性_基于ARCH模型和GARCH模型.pdf 科学评价科学评价初探我国沪市股价波动性 ———基于ARCH 模型和GARCH 模型 王敏张萍（长江大学管理学院湖北荆州 434023 ）摘要金融市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点在计量经济学领域自回归条件
2015-09-06 约字 2页立即下载
eviews课件ARCH和GARCH估计.ppt 2. 平方残差相关图显示直到所定义的滞后阶数的平方残差?t2的自相关性和偏自相关性，计算出相应滞后阶数的Ljung-Box统计量。平方残差相关图可以用来检查残差自回归条件异方差性（ARCH）。如果残差中不存在ARCH，在各阶滞后自相关和偏自相关应为0，且Q统计量应不显著。可适用于使用LS，TSLS，非线性LS估计方程。显示平方残差相关图和Q-统计量，选择View/Residual Tests/Correlogram Squared Residual，在打开的滞后定义对话框，定义计算相关图的滞后数。因此，对式(6.3.2)进行条件异方差的ARCH LM检验，得
2016-03-27 约1.23万字 75页立即下载
第06章 ARCH和GARCH估计_s课件.ppt 第六章条件异方差模型 ; 　 §6.1 自回归条件异方差模型自回归条件异方差(Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model， ARCH)模型是特别用来建立条件方差模型并对其进行预测的。 ARCH模型是1982年由恩格尔(Engle, R.)提出，并由博勒斯莱文(Bollerslev, T., 1986)发展成为GARCH (Generalized ARCH)——广义自回归条件异方差。这些模型被广泛的应用于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。 ;
2017-08-07 约1.2万字 61页立即下载
第06章ARCH和GARCH估计_s详解.ppt 估计出的结果写成方程: 均值方程: (-2.72) (3.00) 方差方程: (5.43) (12.49) (29.59) 对数似然值 = 3007 AIC = -5.77 SC = -5.74 在收益率方程中包括 ?t 的原因是为了在收益率的生成过程中融入风险测量，这是许多资产定价理论模型的基础 —— “均值方程假设” 的含义。在这个假设下，? 应该是正数，结果 ?
2017-01-14 约9.09千字 61页立即下载
GARCH模型族.ppt 谢谢. 案例：日元对美元汇率的建模研究尝试的结果应该建立AR (3)、ARCH(7)模型。EViews输出结果如下。均值方程中之所以剔除了DJPYt-2项，是因为DJPYt-2项的系数不再有显著性。注意：均值方程伴有ARCH 方程后，均值方程中的某些项常常会失去显著性。在Threshold窗口填1 Model选择窗换成EARCH， Asymmetric选择窗填1。表达式 ARCH-M term选择框里选Std. Dev.。估计均值GARCH模型。（选?t2同样没有显著性） Model选择窗换成PARCH Asymmetric选择窗填1 * （file:JPYEN）统计
2018-03-21 约小于1千字 51页立即下载
波动率的估计(ARCH模型).ppt 金融时间序列模型第五章：波动率的估计金融时间序列模型 ARCH模型概念波动率模型金融衍生市场，计算期权等衍生工具的价格需要了解股票的波动率金融风险管理,度量金融风险的大小，计算VaR。异方差性（heteroscedasticity ）经典线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。　　异方差性例子：在实际经济问题中，随机扰动项Ui往往是异方差的，例如　　（1）调查不同规模公司的利润，发现大公司的利润波动幅度比小公司的利润波动幅度大；　　（2）分析家庭支出时发现
2017-02-26 约2.82千字 47页立即下载
Arch模型在股市的行情分析中的应用(arch模型).doc 毕业论文题目： ARCH模型在股市行情分析中的应用目录引言 1 1研究背景及现状综述 2 1.1 研究背景 2 1.2 研究现状 2 2 模型及方法介绍 3 2.1 ARCH模型 3 2.2 GARCH模型 3 2.3 本文涉及的其他理论 4 2.3.1 白噪声序列及其性质 4 2.3.2 ARCH LM检验 4 3 数据的选取及描述 5 4 实证分析 5 4.1建立初步模型
2017-12-29 约1.71万字 23页立即下载
ARCH模型在金融数据中应用.docx PAGE PAGE3/15 一、实验目的实验七（G）ARCH模型在金融数据中的应用理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。了解(G)ARCH模型的各种不同类型，如GARCH-M模型（GARCHinmean），EGARCH模型(ExponentialGARCH)和TARCH模型(又称GJR)。掌握对(G)ARCH模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。二、基本概念 p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型，其定义由均值方程（7.1）和条件方程方程（7.2）给出： y??x?? t t t （7.1） h?var(?|? )?a?a?2 ?a?2
2024-02-05 约6.21千字 15页立即下载
ARCH模型在金融数据中地应用.doc 实验七（G）ARCH模型在金融数据中的应用一、实验目的理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。了解(G)ARCH 模型的各种不同类型，如GARCH-M 模型（GARCH in mean ），EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR)。掌握对 (G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。二、基本概念 p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型，其定义由均值方程（7.1）和条件方程方程（7.2）给出：
2018-11-11 约5.93千字 15页立即下载
Engle的ARCH模型奠基文章.pdf
2018-11-14 约小于1千字 23页立即下载