(g)arch模型在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用(已修改)
2025-07-10 10:51 本頁面
【正文】 實(shí)驗(yàn)七 （G）ARCH模型在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫庾曰貧w異方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和適用的場合。了解(G)ARCH 模型的各種不同類型，如GARCHM 模型（GARCH in mean ），EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又稱GJR)。掌握對 (G)ARCH 模型的識別、估計(jì)及如何運(yùn)用Eviews軟件在實(shí)證研究中實(shí)現(xiàn)。二、基本概念p階自回歸條件異方程ARCH(p)模型，其定義由均值方程（）和條件方程方程（）給出： （） （）其中， 表示t1時(shí)刻所有可得信息的集合，為條件方差。方程（）表示誤差項(xiàng)的方差 由兩部分組成：一個(gè)常數(shù)項(xiàng)和前p個(gè)時(shí)刻關(guān)于變化量的信息，用前p個(gè)時(shí)刻的殘差平方表示(ARCH項(xiàng))。廣義自回歸條件異方差GARCH(p,q)模型可表示為： （） （）三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：以上證指數(shù)和深證成份指數(shù)為研究對象，選取1997年1月2日～2002年12月31日共6年每個(gè)交易日上證指數(shù)和深證成份指數(shù)的收盤價(jià)為樣本，完成以下實(shí)驗(yàn)步驟：（一） 滬深股市收益率的波動性研究（二） 股市收益波動非對稱性的研究（三） 滬深股市波動溢出效應(yīng)的研究實(shí)驗(yàn)要求：（1）深刻理解本章的概念；（2）對實(shí)驗(yàn)步驟中提出的問題進(jìn)行思考；（3）熟練掌握實(shí)驗(yàn)的操作步驟，并得到有關(guān)結(jié)果。四、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)（一） 滬深股市收益率的波動性研究描述性統(tǒng)計(jì)(1) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，建立工作組打開Eviews軟件，選擇“File”菜單中的“New Workfile”選項(xiàng)，在“Workfile frequency”框中選擇“undated or irregular”，在“Start observation”和“End observation”框中分別輸入1 和1444，單擊“OK”。選擇“File”菜單中的“ImportRead TextLotusExcel”選項(xiàng)。（2）生成收益率的數(shù)據(jù)列在Eviews窗口主菜單欄下的命令窗口中鍵入如下命令：genr rh=log(sh/sh(1)) ，回車后即形成滬市收益率的數(shù)據(jù)序列rh，同樣的方法可得深市收益數(shù)劇序列rz。（3）觀察收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量雙擊選取“rh”數(shù)據(jù)序列，在新出現(xiàn)的窗口中點(diǎn)擊“View” －“Descriptive Statistics”－“Histogram and Stats”，則可得滬市收益率rh的描
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