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文档简介

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,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,返回本节首页,下一页,上一页,GARCH模型的约束条件,参数非负 参数有界,三、GARCH模型的变体,EGARCH模型 IGARCH模型 GARCH-M模型 AR-GARCH模型,返回本节首页,下一页,上一

2、页,EGARCH模型,IGARCH模型,GARCH-M模型,AR-GARCH模型,四、GARCH模型拟合步骤,回归拟合 残差自相关性检验 异方差自相关性检验 ARCH模型定阶 参数估计 正态性检验,返回本节首页,下一页,上一页,例 1,使用条件异方差模型拟合某金融时间序列。,回归拟合,拟合模型 参数估计 参数显著性检验 P值0.0001,参数高度显著,残差自相关性检验,残差序列DW检验结果 Durbin h=-2.6011 拟合残差自回归模型 方法：逐步回归 模型口径,异方差自相关检验,Portmantea Q检验 拉格朗日乘子（LM）检验,Portmantea Q检验,假设条件 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设,LM检验,假设条件 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设,例2 残差序列异方差检验,ARCH模型拟合,定阶：GARCH(1,1) 参数估计：极大似然估计 拟合模型口径：AR(2)-GARCH(1,1),模型检验,检验方法：正态性检验 假设条件： 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设,例3 正态性检验结果,P值0.5603 AR(2)-GARCH(

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