《条件异方差模型》PPT课件

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1、条件异方差模型内容ARCH模型1GARCH模型2ARCH-M模型3非对称的ARCH模型4ARCH模型核心思想：随机干扰项u在时刻t的方差依赖于t时刻之前的干扰项的误差平方的大小。两个核心模型：条件均值方程条件方差方程序列服从p阶的ARCH过程，记作～ARCH（p）ARCH模型的检验最常用的检验方法是拉格朗日乘数法，即ARCHLM检验具体步骤（1）首先采用OLS回归，获得残差序列；（2）然后回归ARCH模型的检验（3）进行假设检验：检验统计量给定显著水平和自由度p，如果＞，则拒绝，认为存在ARCH效应；如果，则不能拒绝，说明序列不存在ARCH效应。GARC

2、H模型基本思想：用一个或两个的滞后值代替许多的滞后值。GARCH（1，1）模型的基本表达形式：GARCH模型GARCH（q，p）模型的基本表达形式：q表示GARCH项中的滞后阶数，p表示ARCH项中的滞后阶数GARCH模型的检验例：检验股票价格指数的波动是否具有条件异方差性。选择的样本序列是1998年1月3日～2001年12月31日的上海证券交易所每日股票价格收盘指数。本例进行估计的基本形式为：GARCH模型的检验首先利用最小二乘法估计上式GARCH模型的检验残差图GARCH模型的检验对残差序列进行ARCH效应检验GARCH模型的检验ARCH效应检验结果

3、GARCH模型的检验残差平方相关图GARCH模型的检验对残差序列建立GARCH(1,1)模型GARCH模型的检验均值方程方差方程GARCH模型的检验对残差序列进行ARCH效应检验GARCH模型的检验残差平方相关图ARCH-M模型利用条件方差表示预期风险ARCH-M(p)模型GARCH-M(q，p)模型非对称的ARCH模型（1）TARCH模型利用虚拟变量区分正的和负的冲击对条件波动性的影响。TARCH（1，1）模型非对称的ARCH模型（2）EGARCH模型条件方差方程分析的不是，而是，并且分别使用均值方程的干扰项和干扰项的绝对值与干扰项的标准差之比来捕捉正

4、负冲击给波动性带来的非对称影响。EGARCH（1，1）模型非对称的ARCH模型（3）PGARCH模型模型模拟的不是方差，而是标准差PGARCH(1,1)模型表示幂的值，非对称性由系数捕捉，如果=0，则模型没有非对称性效应存在，只有当≠0，非对称效应才会出现。ThankYou!