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現(xiàn)代金融研究專題ppt-garch模型(更新版)

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【正文】 DependentTime:adjustments Variable Coefficient Std. 則在 GARCH模型中峰度 K42 正態(tài) GARCH極大似然估計(jì)167。在模型回歸參數(shù)顯著的基礎(chǔ)上，為了挑選最優(yōu)秀的模型其判定的準(zhǔn)則是216。經(jīng)過回歸得到以下方程5556預(yù)測結(jié)果日期樣本外預(yù)測實(shí)際條件方差 2023/01/08 2023/01/09 2023/01/10 2023/01/11 2023/01/12 2023/01/15 2023/01/16 2023/01/17 2023/01/18 2023/01/19 5758基于 GARCH的 VaR模型59日期樣本外預(yù)測方差 VaR 實(shí)際回報(bào) 2023/01/08 2023/01/09 2023/01/10 2023/01/11 2023/01/12 2023/01/15 2023/01/16 2023/01/17 2023/01/18 2023/01/19 VaR值與實(shí)際回報(bào)的對比60Eviews計(jì)算 VaR的程序series r_zsh=dlog(zsh) %計(jì)算對數(shù)回報(bào)sample s2 1 217 %設(shè)置回歸樣本smpl s2 equation eq05 %設(shè)定方程 eq05 r_zsh c %GARCH（ 1， 1），均值方程的常數(shù)為 cshow sample s3 218 227 smpl s3 v_zshf1 v_zshf2 v_zshf3series var=1exp(c(1)qnorm()*v_zshf3^) %計(jì)算持有期為 1天的 VaR615 基于 GARCH的蒙特卡洛模擬步驟：1. GARCH回歸得到參數(shù)，向前一步預(yù)測 GARCH的方差，得到標(biāo)準(zhǔn)差2. 從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中進(jìn)行抽樣得到 n個值，得到殘差序列3. 由殘差序列代入均值方程得到，回報(bào)率序列的分布62GARCH仿真程序167。,39。 y6364仿真的回報(bào)分布（ t+1）65謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH

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