金融计量-(G)ARCH模型在金融数据中的应用

《金融计量-(G)ARCH模型在金融数据中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、实验报告七(G)ARCH模型在金融数据中的应用—・实验目的理解自冋归异方差(ARCI1)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，EGARCH模型和TARCH模型。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。二.实验步骤(-)沪深股市收益率的波动性研究1.描述性统计(1)数据选取与导入本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股成分指数深证300作为研究对彖。分别从财经网站上下载了2010年5月4号到2016年4刀19号这将近6年的上证180和深证30

2、0的每日收盘价，共1448个。其中，上证180指数的日收盘价以下记为sh,深证300指数的日收盘价以下记为szo将下载的数据导入Rviewso⑵生成收益率的数据列在Eviews的命令窗口中输入"genrrh二log(sh/sh(T))”，生成上证180指数的日收益率序列,记为rh；输入“genrrz=log(sz/sz(-1))生成深证300指数的日收益率序列，记为rz。(3)观察收益率的描述性统计量利用Eviews作出的沪市收益率rh的描述性统计量如图1所示。280240-200-160-120-80-0I

3、I-008-0.06-0.04-0.020.MeanM

4、edianMaximumMinimumStd.Dev.SkewnessKurtosisJarque-BeraProbability3.95e・054.40e-050.065239-0.0945870.016669-0.6682017.31668312311390.000000000.020.04Series:RHSample11448Observations1447图1沪市收益率rh的描述性统计量从上图可以看出，样本期内，沪市收益率的均值为0.00395%,标准差为1.6669%,偏度为-0.668201,左偏峰度为7.316683,远高于正态分布的峰度值3,说明

5、沪市收益率rh具冇尖峰和厚尾特征。JB统计量为1231.139,说明在极小水平下，沪市收益率rh显著异于止态分布。利用Eviews作出的深市收益率rz的描述性统计量如图2所示。240200-160-120--006-004-002000002004006Series:RZSample11448Observations1447Mean0.000128Median0001054Maximum0.063262Minimum-0086686Std.Dev.0.017926Skewness-0781007Kurtosis6079557Jarque-Bera7188909Pr

6、obability0000000图2深市收益率rz的描述性统计量从上图口J以看出，样本期内，深市收益率的均值为0.0128%,标准差为1.7926%,偏度为-0・781007,左偏峰度为6.079557,远高于正态分布的峰度值3,说明深市收益率rz也具冇尖峰和厚尾特征。JB统计量为718.8909,说明在极小水平下，沪市收益率rz也显著异于正态分布。而且深市收益率的标准差略大于沪市，说明深市的波动性更大。2.平稳性检验利用Eviews软件对rh和rz进行平稳性检验。沪市收益率rh的ADF检验结果如图3所示；深市收益率rz的ADF检验结果如图4所示。NullHypo

7、thesis:RHhasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:0(Automatic-basedonSIC,maxlag=10)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic・37.042590.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4346645%level-2.86333310%level-2.567773^MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquation

8、DependentVariable:D(RH)Method:LeastSquaresDate:05/11/16Time:20:54Sample(adjusted):31448Includedobservations:1446afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.RH(-1)-0.9744620.026307・37.042590.0000C3.54E-050.0004390.0806240.9358R-squared0.487244Meandependentvar-3.18E-06Ad

9、juste