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現代金融研究專題ppt-garch模型(完整版)

2025-01-29 02:12上一頁面

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【正文】 條件方差,或者 04. 設定收斂準則,對于 Eviews默認的收斂為 算法: Berndt等( 1974)提出的 BHHH算法47中石化:正態(tài) GARCH( 1, 1)48中石化: osl回歸49 GARCH滯后階數的選擇167。 樣本外預測:總共樣本有 227個( 2023/01/04~ 2023/01/19),回歸只用了 217個樣本(2023/01/04 ~2023/01/04),剩下的 10天通過預測得到(樣本外預測)167。GARCH39。 garchplot(e,s,y)167。ARCH39。 將回歸得到的中石化的系數代入方程167。 AIC準則216。 完整的 GARCH模型分為均值方程和方差方程216。 RESID^2(1) RESID^2(2) RESID^2(3) RESID^2(4) 373 GARCH模型167。Error tStatistic Prob.17:23 SampleVariable: ( 1)進行均值方程的回歸,可以采用普通的一元或者多元回歸,或者是 AR(n)的均值方程,均值方程的構建取決于金融學的研究目的216。 由于均值方程中只有殘差是隨機過程,則有以上表明,利用 ARCH可以描述回報序列的重尾性!31實證:中石化 ARCH( 1)32ARCH的缺陷167。 平穩(wěn)性的優(yōu)點:( 1)可用系數方程將時間序列的模型化;( 2)方程的系數可以利用序列的過去數據來估計得到25隨機過程的平穩(wěn)性167。 現實中,金融時間序列存在著波動聚集性,而波動的來源是殘差,假設較大的波動出現往往隨后會出現較大的波動,即波動是相關的,也就是波動自回歸的。 對于時間序列 x的每個值都存在一個時間序列 y的條件分布167。167。 尋找其他分布形式來描述,主要有 t分布, GED分布和gh分布45672 ARCH模型167。 以上的這些特點,傳統(tǒng)計量經濟學的線性回歸模型是無法解決的。 正負沖擊的非對稱性:好消息和壞消息對投資者的影響167。 條件分布: ARCH和 GARCH216。 普通最小二乘估計( OSL):回歸直線要使得殘差平方和最小。 條件均值216。 條件方差17回歸與無條件方差ESS誤差平方和, RSS回歸平方和, TSS總偏差平方和18無條件方差由此得到方差分解公式:19167。167。 參看均值方程的情形,若假設某資產的回報率滿足167。33 ARCH效應檢驗167。Equation:
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