現(xiàn)代金融研究專題ppt-garch模型(參考版)
2025-01-07 02:12本頁面
【正文】 garchplot(e,s,y)167。167。167。ARCH39。GARCH39。K39。C39。 將回歸得到的中石化的系數(shù)代入方程167。 樣本外預(yù)測(cè)：總共樣本有 227個(gè)（ 2023/01/04~ 2023/01/19），回歸只用了 217個(gè)樣本（2023/01/04 ~2023/01/04），剩下的 10天通過預(yù)測(cè)得到（樣本外預(yù)測(cè)）167。 注意： t時(shí)刻前，由樣本回歸得到參數(shù)，推斷樣本外的方差167。 l為對(duì)數(shù)似然值， T為樣本數(shù)量， K為參數(shù)的個(gè)數(shù)50中石化：正態(tài) GARCH滯后階數(shù)選擇51GARCH回歸后的殘差檢驗(yàn)524 GARCH方差預(yù)測(cè)167。 AIC準(zhǔn)則216。如設(shè)定為無條件方差，或者 04. 設(shè)定收斂準(zhǔn)則，對(duì)于 Eviews默認(rèn)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(shù)的選擇167。45167。 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)生的概率是 A、 B和 C三者概率的乘積。 完整的 GARCH模型分為均值方程和方差方程216。 類似地，在 ARCH模型中峰度 K167。 由 ARCH模型可知167。 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。 RESID^2(1) RESID^2(2) RESID^2(3) RESID^2(4) 373 GARCH模型167。 C Error tStatistic Prob.afterobservations:617:23 Sample01/22/07LeastVariable:Probability TestProbability Obs*Rsquared Test: Fstatistic 如果因變量全部由殘差得到了解釋，這就表明回歸系數(shù)是不顯著的。 （ 2）根據(jù) ARCH模型的定義167。 （ 1）進(jìn)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(gòu)建取決于金融學(xué)的研究目的216。 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)。 ARCH（ 1）描
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