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时间:2020-08-16
《实验14 Garch(自回归异方差模型).doc》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、实验14G(ARCH)模型在金融数据中的应用一、实验目的理解自回归异方差(Autoregressiveconditionalheteroscedasticity)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、估计即如何运用Eviews软件在实证研究中实现。二、实验容及要求容:以上证指数和深证成份指数为研究对象,选取1997年1月2日到2002年12月31日共六年每个交易日上证指数和深证成
2、份指数的收盘价为样本,完成以下实验步骤:(一)、对沪深股市的收益率作波动性研究(二)、对股市收益波动作非对称性的研究(三)、对沪深股市作波动溢出效应研究要求:深刻理解本章的概念;对实验步骤中提出的问题进行思考;熟练掌握实验的操作步骤,并得到有关结果。三、实验指导(一)、对沪深股市的收益率作波动性研究1.描述性统计(1)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“Workfilestructuretype”框中选择unstructured/undated(思考:为什么用非规则形式),在“Daterange”输入1444,
3、如下图14-1:图14-1单击OK,再在命令行输入datashsz,把上证综指和成指1997-1-2号到2002-12-31号数据输入。(2)生成收益率的数据列在Eviews窗口主菜单栏下得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,同样的方法可得深市收益数剧序列(genrrz=log(sz/sz(-1))。新工作组如图14-2:图14-2(3)观察收益率sh的描述性统计量双击选取“rh”数据序列,在出现的窗口中选择view菜单下“DescriptiveStatistics”菜单中的“HistogramandStats”
4、子菜单,则可得收益率rh的描述性统计量,如下图7-3:图7-3同样的步骤可得收益率rz的描述性统计量。观察这些数据,并得出有关结论。2.平稳性检验(1)再次双击选取rh序列,选择View菜单下的子菜单“UnitRootTest”,出现如下窗口(图7-4):图7-4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,结果如下图7-5:图7-5(2)对rz做单位根检验后,得结果如图7-6:图7-6(3)思考:结果分别说明数据序列rh、rz是稳定的还是非稳定的?3.均值方程的确定及残差序列自相关检验通过对收益率rh和rz的自相关检验(在rh序列窗口
5、,点击viewcorrelogram),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(思考:如何通过Eviws检验),因此对两市收益率的均值就其滞后15阶做自回归,方程都采用如下形式:(1)对收益率rh做自回归在Eviews主菜单中选择“Quick”,并在下拉菜单中选择“EstimationEquation”,出现如下窗口图7-7图7-7在“Method”中选择LS(即普通最小二乘法),然后在“Estimationsettings”上方空白处输入图示变量,单击“OK”,则出现图7-8:图7-8(2)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
6、验:选择“View”菜单下“ResidualTest”子菜单的项,则可得该方程残差项的自相关系数acf值和pacf值(在LagSpecification窗口中选10阶),如图7-9图7-9图7-10(3)在命令栏中输入命令:genrres1=resid^2,得到该方程残差平方的数据序列res1(2)同样,可得序列rz的回归方程及回归方程残差项的acf值和pacf值,如图7-11和图7-12:图7-9到7-10表明两回归方程的残差都不存在显著的自相关,但残差平方有显著的自相关。图7-11图7-12(5)对残差平方做线性图。双击选取序列res1,在新出现的窗口中选择“View”菜单
7、下的“LineGraph”,得到res1的线性图如图7-13:图7-133同样的,rz的残差平方res2的线性图如图:图7-14观察可以发现波动具有明显的时间可变性(timevarying)和集簇性(clustering)(6)对残差进行ARCH-LMTest依照步骤(1),再对rh做一次滞后15阶的回归,在出现的equation窗口中选择“View”菜单下“ResidualTest”子菜单的“Arch-LMTest”项(取滞后一阶),得如下结果(图7-15):Heteroskedastic
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