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时间:2019-05-11
《利用Eviews考察GARCH模型在金融数据中应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、(G)ARCH模型在金融数据中的应用姓名(括号内填学号)摘要:理解自回归异方差(ARCH)模型的概念及建立的必要性和适用的场合。了解(G)ARCH模型的各种不同类型,如GARCH-M模型(GARCHinmean),EGARCH模型(ExponentialGARCH)和TARCH模型(又称GJR)。掌握对(G)ARCH模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。关键词:Garch;沪深股市1基本概念p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型,其定义由均值方程(1)和条件方程方程(2)给出:(1)(2)其中,表示t-1时刻所有可得信息的集合,为条件方差。方程(2)表示误差项的方
2、差由两部分组成:一个常数项和前p个时刻关于变化量的信息,用前p个时刻的残差平方表示(ARCH项)。广义自回归条件异方差GARCH(p,q)模型可表示为:(3)(4)2数据来源以上证指数和深证成份指数为研究对象,选取1997年1月2日~2002年12月31日共6年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本:1描述性统计与检验1.1描述性统计导入数据,建立工作组。打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“NewWorkfile”选项,在“Workfilefrequency”框中选择“undatedorirregular”,在“Startobservation”和“Endobser
3、vation”框中分别输入1和1444,单击“OK”。选择“File”菜单中的“Import--ReadText-Lotus-Excel”选项,找到要导入的名为EX6.4.xls的Excel文档完成数据导入。生成收益率的数据列。在Eviews窗口主菜单栏下的命令窗口中键入如下命令:genrrh=log(sh/sh(-1)),回车后即形成沪市收益率的数据序列rh,同样的方法可得深市收益数剧序列rz。观察收益率的描述性统计量。双击选取“rh”数据序列,在新出现的窗口中点击“View”-“DescriptiveStatistics”-“HistogramandStats”,则可得沪市收益率r
4、h的描述性统计量,如图1所示:图1沪市收益率rh的描述性统计量同样的步骤可得深市收益率rz的描述性统计量。观察这些数据,我们可以发现:样本期内沪市收益率均值为0.027%,标准差为1.63%,偏度为-0.146,左偏峰度为9.07,远高于正态分布的峰度值3,说明收益率rt具有尖峰和厚尾特征。JB正态性检验也证实了这点,统计量为2232,说明在极小水平下,收益率rt显著异于正态分布;深市收益率均值为-0.012%,标准差为1.80%,偏度为-0.027,左偏峰度为8.172,收益率rt同样具有尖峰、厚尾特征。深市收益率的标准差大于沪市,说明深圳股市的波动更大。1.1平稳性检验再次双击选取
5、rh序列,点击“View”-“UnitRootTest”,出现如图2所示窗口:图2单位根检验对该序列进行ADF单位根检验,选择滞后4阶,带截距项而无趋势项,所以采用窗口的默认选项,得到如图3所示结果:图3rhADF检验结果同样对rz做单位根检验后,得到如图4所示结果:图4rzADF检验结果在1%的显著水平下,两市的收益率rt都拒绝随机游走的假设,说明是平稳的时间序列数据。这个结果与国外学者对发达成熟市场波动性的研究一致:Pagan(1996)和Bollerslev(1994)指出:金融资产的价格一般是非平稳的,经常有一个单位根(随机游走),而收益率序列通常是平稳的。1.1均值方程的确定
6、及残差序列自相关检验通过对收益率的自相关检验,我们发现两市的收益率都与其滞后15阶存在显著的自相关,因此对两市收益率rt的均值方程都采用如下形式:(5)首先,对收益率做自回归。在Eviws主菜单中选择“Quick”-“EstimationEquation”,出现如图5所示窗口:图5对收益率rh做自回归在“Method”中选择LS(即普通最小二乘法),然后在“Estimationsettings”上方空白处输入图5所示变量,单击“OK”,则出现图6所示结果:图6收益率rh回归结果然后,用Ljung-BoxQ统计量对均值方程拟和后的残差及残差平方做自相关检验:点击“View”-“Resid
7、ualTest”-“Correlogram-Q-statistics”,选择10阶滞后,则可得沪市收益率rh残差项的自相关系数acf值和pacf值,如图7所示:图7沪市收益率rh残差项的自相关系数acf值和pacf值点击“View”-“ResidualTest”-“CorrelogramSquaredResiduals”,选择10阶滞后,则可得沪市收益率rh残差平方的自相关系数acf值和pacf值,如图8所示:图8沪市收益率rh残差平方的自相关
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