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时间:2018-07-22
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1、第7章、ARCH模型和GARCH模型研究内容:研究随时间而变化的风险。(回忆:Markowitz均值-方差投资组合选择模型怎样度量资产的风险)本章模型与以前所学的异方差的不同之处:随机扰动项的无条件方差虽然是常数,但是条件方差是按规律变动的量。波动率的聚类性(volatilityclustering):一段时间内,随机扰动项的波动的幅度较大,而另外一定时间内,波动的幅度较小。如图,§1、ARCH模型1、条件方差多元线性回归模型:条件方差或者波动率(Conditionvariance,volatility)定义为其中是信
2、息集。2、ARCH模型的定义Engle(1982)提出ARCH模型(autoregressiveconditionalheteroskedasticity,自回归条件异方差)。ARCH(q)模型:(1)的无条件方差是常数,但是其条件分布为(2)其中是信息集。方程(1)是均值方程(meanequation)ü:条件方差,含义是基于过去信息的一期预测方差方程(2)是条件方差方程(conditionalvarianceequation),由二项组成ü常数üARCH项:滞后的残差平方习题:方程(2)给出了的条件方差,请计算的无
3、条件方差。证明:利用方差分解公式:Var(X)=VarY[E(X
4、Y)]+EY[Var(X
5、Y)]由于,所以条件均值为0,条件方差为。那么,推出,说明3、ARCH模型的平稳性条件在ARCH(1)模型中,观察参数的含义:当时,当时,退化为传统情形,ARCH模型的平稳性条件:(这样才得到有限的方差)4、ARCH效应检验ARCHLMTest:拉格朗日乘数检验建立辅助回归方程此处是回归残差。原假设:H0:序列不存在ARCH效应即H0:可以证明:若H0为真,则此处,m为辅助回归方程的样本个数。R2为辅助回归方程的确定系数。Evi
6、ews操作:①先实施多元线性回归②view/residual/Tests/ARCHLMTest§2、GARCH模型的实证分析从收盘价,得到收益率数据序列。seriesr=log(p)-log(p(-1))点击序列p,然后view/linegraph1、检验是否有ARCH现象。首先回归。取2000到2254的样本。输入lsrc,得到DependentVariable:RMethod:LeastSquaresDate:10/21/04Time:21:26Sample:20002254Includedobservations
7、:255VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.0004320.0010870.3971300.6916R-squared0.000000Meandependentvar0.000432AdjustedR-squared0.000000S.D.dependentvar0.017364S.E.ofregression0.017364Akaikeinfocriterion-5.264978Sumsquaredresid0.076579Schwarzcriterion-5
8、.251091Loglikelihood672.2847Durbin-Watsonstat2.049819问题:这样进行回归的含义是什么?其次,view/residualtests/ARCHLMtest,得到ARCHTest:F-statistic5.220573Probability0.000001Obs*R-squared44.68954Probability0.000002TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:10/21/04T
9、ime:21:27Sample(adjusted):20102254Includedobservations:245afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.0001105.34E-052.0601380.0405RESID^2(-1)0.1415490.0652372.1697760.0310RESID^2(-2)0.0550130.0658230.8357660.4041RESID^2(-3)0.3377880.065
10、5685.1516970.0000RESID^2(-4)0.0261430.0691800.3778930.7059RESID^2(-5)-0.0411040.069052-0.5952600.5522RESID^2(-6)-0.0693880.069053-1.0048540.3160RESID^2(-7)0.0056170.0
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