garch模型实验目的？

一、garch模型实验目的？

GARCH模型实验目的：是用来预测时间序列方差的模型，可以衡量风险，（1）估计方差，衡量风险（2）可以计算均值方差中变量的置信区间（3）对条件异方差正确估计可以使估计参数更准确。

二、garch模型怎么用？

时间序列建模都要从平稳性检验开始，做完平稳性检验（如果是考虑多序列的还要做协整检验），就开始做均值模型（arima等），对均值模型的残差进行检验，如果发现又arch效应，才对残差建立Garch模型。

三、garch模型eviews步骤？

1、打开电脑，打开Excel，创建新的数据电子表格。

2、将电子表格数据导入eviews，点击ok。

3、在系统弹出窗口中输入“cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb”。

4、打开“菜单”-“graph”，在对话框中输入序列名称“coilfuture”，点击“OK”。

5、进入“test type”，点击“test”-“intercept”，设置参数。

6、点击ok即可。

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

四、garch模型的优缺点？

由于GARCH (p,q)模型是ARCH模型的扩展,因此GARCH(p,q)同样具有ARCH(q)模型的特点。但GARCH模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数,而且是滞后条件方差的线性函数。

GARCH模型适合在计算量不大时,方便地描述了高阶的ARCH过程,因而具有更大的适用性。但GARCH(p,q)模型在应用于资产定价方面存在以下的不足:

①GARCH模型不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象。GARCH(p,q)模型假定条件方差是滞后残差平方的函数,因此,残差的符号不影响波动,即条件方差对正的价格变化和负的价格变化的反应是对称的。然而在经验研究中发现,当利空消息出现时,即预期股票收益会下降时,波动趋向于增大;当利好消息出现时,即预期股票收益会上升时,波动趋向于减小。GARCH(p,q)模型不能解释这种非对称现象。

②GARCH(p,q)模型为了保证非负,假定(2)式中所有系数均大于零。这些约束隐含着的任何滞后项增大都会增加因而排除了的随机波动行为,这使得在估计GARCH模型时可能出现震荡现象。

五、eviews拟合garch模型步骤？

打开电脑，打开Excel，创建新的数据电子表格。

2、将电子表格数据导入eviews，点击ok。

3、在系统弹出窗口中输入“cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb”。

4、打开“菜单”-“graph”，在对话框中输入序列名称“coilfuture”，点击“OK”。

5、进入“test type”，点击“test”-“intercept”，设置参数。

6、点击ok即可。

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

六、garch模型建模步骤和方法？

garch模型又称“广义ARCH模型”、“广义自回归条件异方差模型”。

garch模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，garch对误差的方差进行了进一步的建模。

特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。

一般的garch模型可以表示为：

Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴

h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵

其中 ht为条件方差， at为独立同分布的随机变量， ht与 at互相独立， at为标准正态分布。

七、garchm和garch模型的区别？

TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件，这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括，充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。 TARCH模型在现实生活中的应用： 汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。

经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。

自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。

广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。

市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。

八、arma garch模型研究的是什么？

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

九、garch模型中最小二乘法？

garch模型中最小二乘乘、1*2=2 1*3=3

十、garch模型输出结果如何看均值？

均值方程看你如何设置，如果是常数均值方程，则直接输入y c ,然后设置波动率模型，如果均值方程是ARMA模型，则用y c AR(1) AR(2) MA(1) MA(2),波动模型自己设计啦！