条件异方差模型

条件异方差模型Tag内容描述：<p>1、第九章条件异方差模型,一、ARCH模型二、GARCH模型三、GARCH模型的变体四、GARCH模型拟合步骤,1,一、ARCH模型,假定原理通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数,ARCH(q)模型结构,返回本节首页,下一页,上一页,2,二、GARCH模型,使用场合ARCH模型实际上适用于异方差函数短期自相关过程GARCH模型实际上适用于异方差函数长期自相关过程,模型结构。</p><p>2、第八章 条件异方差模型,第一节 模型简介,第三节 异方差检验,第二节 扩展模型,一、 ARCH 模型 二、 GARCH 模型,第一节 模型简介,上证指数收益率时序图（1990.12.192001.07.31）,深圳指数收益率时序图（1991.04.032001.07.31）,一、ARCH 模型(Engle,1982),假定 原理 通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数,ARCH(q)模型结构,（一）ARCH (1)模型,ARCH(1)模型结构,（二）ARCH模型的特点,模型中将条件方差 表达成过去扰动项的回归函数形式，形式恰能反映金融市场波动集聚性特点，即较大幅度的波动后面紧接着较大幅度波动，较小幅度。</p><p>3、第9章 条件异方差模型 重点内容： ARCH模型的建立 GARCH模型的建立,一、自回归条件异方差模型（ARCH） 1.ARCH模型,自回归条件异方差（ARCH，Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型常用来对模型的随机误差项ut进行构建模型，从而使残差序列称为白噪声序列。,一、自回归条件异方差模型（ARCH） 1.ARCH模型,基本原理： 设xt的自回归AR（p）形式为 xt=0+1 xt-1+2 xt-2 +P xt-P + ut 则随机误差项ut的方差为 Var（ut）=t2 = E(ut2) = 0 + 1 + 2 + + q +t 其中，回归模型的参数0，1， q均为非负数，这样才能保证方差t2为正。 我。</p><p>4、1,第六章条件异方差模型,EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件方差或变量波动性模型。我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间；第三，如果误差的异方差是能适当控制的，我们就能得到更有效的估计。</p><p>5、第九章条件异方差模型 ARCH 经典线性回归分析中 时间序列数据被认为更容易存在序列相关 而不是异方差 然而当学者在分析利率 汇率 股票价格等金融时间序列时 却发现其方差会经常随时间变化 具有集群性和方差波动性特点 即存在明显异方差现象 第九章条件异方差模型 ARCH 1982年 美国经济学家恩格尔 Engle R 教授提出了自回归条件异方差模型 AutoRegressiveConditional。</p><p>6、第九章 条件异方差模型,一、ARCH模型 二、GARCH模型 三、GARCH模型的变体 四、GARCH模型拟合步骤,一、ARCH模型,假定 原理 通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数,ARCH(q)模型结构,返回本节首页,下一页,上一页,二、GARCH 模型,使用场合 ARCH模型实际上适用于异方差函数短期自相关过程 GARCH模型实际上适用于异方差函数长期自相关过程,模型结构。</p><p>7、1,第六章 条件异方差模型,EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因: 首先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间；第三，如果误差的异方差是能适当控制的，我们就能得到更有效的估。</p>