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間序列建模的思想，對條件方差的動態(tài)變化特征進行建模。 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，實踐表明，許多經(jīng)濟時間序列都存在變異聚集的特點，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測較之于無條件預測的優(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間波動大另一段時間波動小的特性。假定已估計了平穩(wěn) ARMA模型 ttt yaay ???? ? 110現(xiàn)在打算預測1?ty。為了提高條件預測的精度，就必需研究擾動項方差的變化特征。然而，當序列? ?tx的實現(xiàn)值各不相等時，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的非負性。而且，
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