garch模型與波動性建模-wenkub
2023-05-21 14:03:51 本頁面
【正文】 值為零且彼此間互不相關(guān)。如果擾動項(xiàng)序列 }{tu 滿足 ),0(~1 ttt hNu ??),( 1 qttt uuhh ??? ?例如，如果}{tu滿足 tqtqttuuu ???? ???????221102? 其中系數(shù)),1(0,00 qii ???? ??，}{t?為白噪聲。研究變量方差變異的另外一種途徑就是借用時(shí)間序列建模的思想，對條件方差的動態(tài)變化特征進(jìn)行建模。 如果???????21 tttxxx常數(shù)，則序列? ?ty與白噪聲類似，具有常定方差。如前所述，實(shí)踐表明，許多經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列都存在變異聚集的特點(diǎn)，即具有條件異方差特性。 ?一、條件異方差問題 為了說明研究條件異方差的重要性，我們首先考察條件預(yù)測較之于無條件預(yù)測的優(yōu)越性。GARCH模型與波動性建模 第一節(jié) ARCH模型的概念與性質(zhì) ? 上證指數(shù)日收益率時(shí)序圖（ — ） 500 1000 1500 2021 2500SHZSRX? 從圖中可以看出，上海和深圳股票市場的日收益率存在一段時(shí)間波動大另一段時(shí)間波動小的特性。假定已估計(jì)了平穩(wěn) ARMA模型 ttt yaay ???? ? 110現(xiàn)在打算預(yù)測1?ty。為了提高條件預(yù)測的精度，就必需研究擾動項(xiàng)方差的變化特征。然而，當(dāng)序列? ?tx的實(shí)現(xiàn)值各不相等時(shí)，在已知tx的觀測值的情況下，1?ty的條件方差就為： 221)( ?tttxxyV a r ?? ? 采用上述策略的一個(gè)主要問題是，事先假定了可變方差是由一特定外生變量產(chǎn)生的。下面我們討論 ARCH模型。則有： 22110121)()(qtqttttttuuuEuV arh???????????? ??? ? 其中系數(shù)),1(0,00 qii ???? ??可以保證th的非負(fù)性。而且，
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