現(xiàn)代金融研究專題ppt-garch模型-wenkub
2023-01-24 02:12:12 本頁(yè)面
【正文】 ness）， 偏離正態(tài)分布167。 波動(dòng)叢集性（ volatility clustering）和波動(dòng)集中性（ volatility pooling），波動(dòng)是自相關(guān)的167。 回歸的結(jié)果可能是錯(cuò)誤的23金融時(shí)間序列的特點(diǎn)167。 由于大多數(shù)的金融資產(chǎn)具有明顯的重尾性，可以采用兩種方法進(jìn)行改進(jìn)216。 條件： 在時(shí)間序列中，給出不同的時(shí)點(diǎn)的樣本（對(duì)于不同時(shí)點(diǎn)的觀測(cè)值），得到殘差的方差是不同的，故方差隨時(shí)間給出的條件而變化，即 異方差216。 此時(shí)，參數(shù)的估計(jì)量的方差是有偏估計(jì)（或者不收斂，是時(shí)變的），統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和置性區(qū)間就不正確！89167。167。10單指數(shù)模型的偽回歸：中國(guó)銀行11單指數(shù)模型的偽回歸：中國(guó)銀行12單指數(shù)模型的偽回歸：中國(guó)銀行13 條件矩167。14所謂條件期望值函數(shù)， 也就是因變量對(duì)自變量的回歸 。若將 E(y|x)視為關(guān)于 x的隨機(jī)變量，則有16 條件矩167。但是 ut的條件方差隨時(shí)間而變化，假設(shè) 服從 AR(1)過程（模型的名稱來源）21167。區(qū)別：條件方差是時(shí)變的，故其為一個(gè)分布，但是該分布卻是平穩(wěn)的，即平穩(wěn)隨機(jī)過程的隨機(jī)性質(zhì)不隨時(shí)間而變。則若 yt是平穩(wěn)的，則對(duì)于任意的 t， k和 M，都有其聯(lián)合分布滿足回憶：任意的一個(gè)時(shí)間序列 yt都可以被認(rèn)為是由一組聯(lián)合分布的隨機(jī)變量生成，也稱其為 f(y)的一個(gè)實(shí)現(xiàn)。 在給出無條件 4階矩和 2階矩的基礎(chǔ)上，則殘差序列ut的無條件峰度 K該 ARCH模型估計(jì)的殘差序列的無條件分布具有尖峰重尾性，進(jìn)一步30ARCH與重尾性167。 ARCH（ 1）對(duì)于參數(shù)給出的非常嚴(yán)格的限制，并且隨著 ARCH階數(shù)的增加，其限制將更為復(fù)雜，在實(shí)際的回歸過程中，可能很難滿足這樣的條件。 現(xiàn)在， ARCH主要是用來檢驗(yàn)金融時(shí)間序列是否具有條件異方差效應(yīng)，即 ARCH檢驗(yàn)。 （ 2）根據(jù) ARCH模型的定義167。Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability TestLeast6after C GARCH模型允許條件方差依賴自身的前期，最簡(jiǎn)單為 GARCH(1,1)類似地， GARCH（ p， q）38GARCH模型的優(yōu)點(diǎn)GARCH模型僅僅包含三個(gè)參數(shù)就可以表達(dá)ARCH存在的無窮多個(gè)參數(shù)的方程。 類似地，在 ARCH模型中峰度 K167。 由于時(shí)間序列 y抽樣的時(shí)候是獨(dú)立，則對(duì)于所有的聯(lián)合概率密度函數(shù)有 f(y)，等于邊際密度的乘積說明：對(duì)于三個(gè)獨(dú)立的事件 A、 B和 c同時(shí)發(fā)生的概
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