 上传我的文档
 下载
 收藏
该文档贡献者很忙，什么也没留下。
 下载此文档
garch模型族的EVIEWS的操作-PPT（精）
下载积分：1000
内容提示：garch模型族的EVIEWS的操作-PPT（精）
文档格式：PPT|
浏览次数：2951|
上传日期： 13:06:46|
文档星级：
全文阅读已结束，如果下载本文需要使用
 1000 积分
下载此文档
该用户还上传了这些文档
garch模型族的EVIEWS的操作-PPT（精）
关注微信公众号苹果/安卓/wp
积分 385, 距离下一级还需 65 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡下一级可获得
道具: 抢沙发
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
哼哼签到天数: 19 天连续签到: 1 天[LV.4]偶尔看看III
小弟刚刚开始学习GARCH模型，对很多东西一知半解。 试着把沪深300的大盘指数的日对数收益率(r) 导入 eviews, 并用 eviews 直接做出了GARCH的结果， 如下图：
然后就不知道该怎么分析了， 我知道alpha=RESID(-1)^2,& &beta = GARCH(-1)。&&然后alpha+beta&1 满足约束条件。 然后呢？？ 这些数据说明什么？？ beta就是表示波动性的大小么？？&&或者说，哪个数字代表着波动率？？
望大家耐心指教，小弟初学，真的不明白这些。。
十分感谢大家！！！
载入中......
波动率不在这张表里，我看的资料都说用预测方差表示波动率，在这个表格里用forcast 得出预测值，有个SE是标准差吧，命名一下，然后直接得出序列，但我不知道人家用的方差在哪里看，不过用标准差表示波动率也可以的吧。这是我的看法，你可以试试
不是的，点forecast时，有个表格，GARCH 后面的空格里命名，会自动生成序列，这个就是预测的方差，用这个表示波动率
生成的是个序列，在workfile里，不是看生成的图
如我上图里，如果你在GARCH后面命名为VEX，那么会生成一个VEX 的序列，直接打开，里面就是波动率的值
本帖被以下文库推荐
& |主题: 8540, 订阅: 52
继续求解。。。
波动率不在这张表里，我看的资料都说用预测方差表示波动率，在这个表格里用forcast 得出预测值，有个SE是标准差吧，命名一下，然后直接得出序列，但我不知道人家用的方差在哪里看，不过用标准差表示波动率也可以的吧。这是我的看法，你可以试试
热心帮助其他会员
总评分:&经验 + 10&
论坛币 + 10&
dandanyouyi 发表于
波动率不在这张表里，我看的资料都说用预测方差表示波动率，在这个表格里用forcast 得出预测值，有个SE是标 ...谢谢您！ 按照您说的，做了一下forecast, 得出下面这个图：
16:39:11 上传
不知道所用的预测方差是不是上面的这个”Root Mean Squared Error& = 0.019124 的这个？？ 用这个来表示波动率吗？？ 谢谢！！
不是的，点forecast时，有个表格，GARCH 后面的空格里命名，会自动生成序列，这个就是预测的方差，用这个表示波动率
dandanyouyi 发表于
不是的，点forecast时，有个表格，GARCH 后面的空格里命名，会自动生成序列，这个就是预测的方差，用这个表 ... 不好意思再问下您， 是这个表格不？？
16:56:54 上传
我在GARCH后面的空格里输入名称后得到的还是上面那个结果呢。。 小弟初学很愚笨，抱歉。。谢谢您：）
生成的是个序列，在workfile里，不是看生成的图
(15.75 KB)
18:05:39 上传
如我上图里，如果你在GARCH后面命名为VEX，那么会生成一个VEX 的序列，直接打开，里面就是波动率的值
热心帮助其他会员
总评分:&论坛币 + 100&
dandanyouyi 发表于
如我上图里，如果你在GARCH后面命名为VEX，那么会生成一个VEX 的序列，直接打开，里面就是波动率的值太感谢了！！ 前一阵子大病一场，没上来看。 原来是这样的。 十分感谢！！！
dandanyouyi 发表于
如我上图里，如果你在GARCH后面命名为VEX，那么会生成一个VEX 的序列，直接打开，里面就是波动率的值我得出的vex是以下这些数：
09:55:21 上传
感觉是对应之前r里面的所有的数的。 每个历史的r值都有一个波动率？？ 不知道我这个对不对？？ 再次感谢您！！
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师当前位置： >>
计量经济学经典eviewsARCH和GARCH估计
计量经济学经典 eviews ARCH 和 GARCH 估计本章讨论的工具是建立变量的条件方差或变量波动性模型。自回归条件异方差 (（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model， ARCH） 模型是特别用来建立条件方差模型并对其进行预测的。 ARCH 模型由 Engle（1982）提出，并由 Bollerslev(1986)发展成为 GARCH(Generalized ARCH)――广义自回归条 件异方差。这些模型被广泛的应用于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。§ 16.1 ARCH 的说明ARCH 的主要思想是时刻 t 的 ε 的方差（= σ 2）依赖于时刻（t ─ 1）的平方误差的大小，即依赖于 ? t2?1 。Yt ? ? 0 ? ? 1 X 1 t ? ? ? ? ? k Xk t? ?t（1）并假设在时刻(t-1)所有信息的条件下，干扰项的分布是：? t ~ N ?0 , (? 0 ? ? 1 ? t ? 1 ) ?2（2）即 ? t 遵循以 0 为均值， (? 0 ? ? 1 ?2 t ?1) 为方差的正态分布。 由于 （2） 中的 ? t 的方差依赖于前期的平方干扰，我们称它为 ARCH(1)过程。然而，容易加以推广，一个 ARCH (p)过程可以写为：var( ? t ) ? ?2 t? ? 0 ? ? 1 ? t ?1 ? ? 2 ? t ? 2 ? ? ? ? ? p ? t ? p2 2 2p（3）? 0 。这时 var( ? t ) ? ?2如果误差方差中没有自相关，就会有 H0： ? 1 ? ? 2 ? ? ? ?? ? 0 ，从而得到误差方差的同方差性情形。恩格尔曾表明，容易通过以下的回归去检验上述虚拟假设：? ? ? ? ?? t ? ? 0 ? ? 1 ? t ? 1 ? ? 2 ? t ? 2 ? ? ? ? ? p ? t ? p2 2 2 2（4）其中， ?? t 表示从原始回归模型（1）估计得到的 OLS 残差。一、GARCH（1，1）模型在标准化的 GARCH(1,1)模型中：yt ? xt? ? ? t(16.1)2 t ?1?2 t? ? ? ??? ??2 t ?1(16.2)2 t（16.1） 中给出的均值方程是一个带有误差项的外生变量函数。 由于 ? 是以前一期的信息为基础的预测方 差，所以它被叫做条件方差。 （16.2）中给出的条件方差方程是一个下面三项的函数： 1．均值： ? ； 2．用均值方程的残差平方的滞后来度量从前期得到的波动性的信息： ? t ? 1 （ARCH 项） ；23．上一期的预测方差： ? t ?1 （GARCH 项） 。2GARCH (1, 1) 中的(1, 1)是指阶数为 1 的 GARCH 项（括号中的第一项）和阶数为 1 的 ARCH 项（括号中 的第二项） 普通的 ARCH 模型是 GARCH 模型的特例，即在条件方差方程中不存在滞后预测方差的说明。 。二、ARCH―M 模型方程（16.1）中的 x 代表在均值方程中引入的外生或先决变量。如果我们把条件方差引进到均值方程 中，就可以得到 ARCH―M 模型(Engle,Lilien,Robins,1987)：y t ? x t?? ? ??2 t? ?t（16.9）ARCH―M 模型的另一种不同形式是将条件方差换成条件标准差。 ARCH―M 模型通常用于关于资产的预期收益与预期风险紧密相关的金融领域。预期风险的估计系数32是风险收益交易的度量。三、GARCH（p,q）模型高阶 GARCH 模型可以通过选择大于 1 的 p 或 q 得到估计，记作 GARCH(p, q)。其方差表示为：?t ?? ?2??i ?1qi? t?i ?2??j ?1pj? t ? j.2（16.10）这里，p 是 GARCH 项的阶数，q 是 ARCH 项的阶数。§ 16.2 在 EViews 中估计 ARCH 模型估计 GARCH 和 ARCH 模型， 首先通过 Object/New Object/Equation Equation 建立方程， 然后在 Method 的下拉菜单中选择 ARCH，即得到相应的对话框。 一、均值方程 均值方程的形式可以用回归列表形式列出因变量及解释变量。如果需要一个更复杂的 均值方程， 可以用公式的形式输入均值方程。 如果含有 ARCH―M 项， 就要点击对话框右上方对应的按钮。 二、 方差方程 在 Variance Regressors 栏中， 可以选择列出要包含在指定方差中的变量。 注意到 EViews 在进行方差回归时总会包含一个常数项作为回归量，所以不必在变量表中列出 C。 三、ARCH 说明 在 ARCH Specification 标栏下，选择 ARCH 项和 GARCH 项的阶数。Eviews 默认 为选择 1 阶 ARCH 和 1 阶 GARCH 进行估计， 这是目前最普遍的形式。 标准 GARCH 模型， 需点击 GARCH 按钮。其余的按钮将进入更复杂的 GARCH 模型的变形形式。 四、估计选项 点击 Options 按钮选择估计方法的设置： 1.回推 在缺省的情况下，MA 初始的扰动项和 GARCH 项中要求的初始预测方差都是用回推方法来 确定初始值的。如果不选择回推算法，EViews 会设置残差为零来初始化 MA 过程，用无条件方差来设置 初始化的方差和残差值。 2. 系数协方差 点击 Heteroskedasticity Consistent Covariances 用 Bollerslev 和 Wooldridge（1992）的 方法计算极大似然 （QML） 协方差和标准误差。 如果怀疑残差不服从条件正态分布， 就应该使用这个选项。 只有选定这一选项，协方差的估计才可能是一致的，才可能产生正确的标准差。注意如果选择该项，参数 估计将是不变的，改变的只是协方差矩阵 4.迭代估计控制 ARCH 模型的似然函数不总是正规的，所以用默认的设置进行估计可能不会收敛。 这时，可以利用选项对话框来选择迭代算法（马尔科夫、BHHH/高斯-牛顿） 、改变初值、增加迭代的最大 次数或者调整收敛准则。 5.ARCH 估计的结果 可以分为两部分：上半部分提供了均值方程的标准结果；下半部分，即“方差 方程” 包括系数， 标准误差， z―统计量和方差方程系数的 p 值。 在方程中 ARCH 的参数对应于 ? ， GARCH 的参数对应于 ? 。在表的底部是一组标准的回归统计量，使用的残差来自于均值方程。注意如果在均值方 程中不存在回归量，那么这些标准，例如 R 2 也就没有意义了。§ 16.3 ARCH 模型的视图和方法一旦模型被估计出来，EViews 就会提供各种视图和方法进行推理和诊断检验。一、ARCH 模型的视图 在方程和检验的章节已做介绍。 二、ARCH 模型的方法1．构造残差序列 将残差以序列的名义保存在工作文件中，可以选择保存普通残差 ? t 或标准残差? t ? t 。残差将被命名为 RESID1，RESID2 等等。可以重新命名序列残差。332．构造 GARCH 方差序列 将条件方差 ? t2 以序列的名义保存在工作文件中。条件方差序列可以被命名 为 GARCH1，GARCH2 等等。取平方根得到如 View/Conditional SD Gragh 所示的条件标准偏差。 3．预测 使用估计的 ARCH 模型计算因变量的静态的和动态的预测值，它的预测标准误差和条件方 差。为了在工作文件中保存预测值，要在相应的对话栏中输入名字。§ 16.4 非对称 ARCH 模型在市场中我们经常可以看到向下运动通常伴随着比同等程度的向上运动更强烈的波动性。为了解释这 一现象，Engle 和 Ng（1993）描述了如下形式的对好消息和坏消息的非对称信息曲线。一、TARCH 模型TARCH 或者门限（Threshold）ARCH 模型由 Zakoian(1990)和 Glosten，Jafanathan，Runkle(1993)独立 的引入。条件方差指定为：? t ? ? ? ??2 2 t ?1? ??2 t ?1d t ?1 ? ??2 t ?1(16.16)其中，当 ? t ? 0 时， d t ? 1 ；否则， d t ? 0 。 在这个模型中，好消息 ?? t ? 0 ? 和坏消息 ?? t ? 0 ? 对条件方差有不同的影响：好消息有一个 ? 的冲击； 坏消息有一个对 ? ? ? 的冲击。如果 ? ? 0 ，我们说存在杠杆效应；如果 ? ? 0 ，则信息是非对称的。 估计这个模型，要以一般形式指定 ARCH 模型，但是应该点击 TARCH(asymmetric)按钮。模型中的 TARCH 项，即杠杆效应项 ?? ? 是由输出结果中的（RESID&0）*ARCH(1)项描述。二、EGARCH 模型EGARCH 或指数（Exponential）GARCH 模型由 Nelson（1991）提出。条件方差被指定为：log ?? ?? ?2 t? ? log ??2 t ?1?? ?? t ?1 ?t ?1??? t ?1 ?t ?1(16.18)等式左边是条件方差的对数，这意味着杠杆影响是指数的，而不是二次的，所以条件方差的预测值一 定是非负的。 杠杆效应的存在能够通过 ? ? 0 的假设得到检验。如果 ? ? 0 ，则影响是非负的。杠杆效应 项 ( ? ) 在输出结果中记作 RES/SQR[GARCH](1)。三、合成 ARCH 模型GARCH(1,1)模型中的条件方差：? t ? ? ? ? ?? t ? 1 ? ? ? ? ? ?? t ?1 ? ?2 2 2? ?(16.22)表示了在所有时期均值都是常数的 ? 。而合成的模型允许均值是变动的 q t ：? t ? q t ? ? ?? t ?1 ? q t ?1 ? ? ? ?? t ?1 ? q t ?1 ?2 2 2q t ? ? ? ? ? q t ? 1 ? ? ? ? ? ?? t ?1 ? ?22 t ?1(16.23)此处 ? t 仍然是波动率，而 q t 代替了 ? ，它是随时间变化的长期变动。第一个等式描述了暂时分量? t ? q t ，它将随 ? ? ? 的作用收敛到零。第二个等式描述了长期分量 q t ，它将在 ? 的作用下收敛到 ? 。2在 EViews 中估计合成模型，选择方程指定对话框中的 Component ARCH 或 Asymmetric Component 选项。 为了在方差方程中包括进外生回归变量，要在 Variance Regressors 栏内按以下顺序输入外生变量的名称： 首先，列出包含在长期方程中的外生变量名称，接着输入@ 标志 ，然后，列出包含在暂时方程中的外生 变量名称。例如，要把变量 hol 包括在长期方程中，把 jan，en 包括在暂时方程中，输入：hol @ jan en， 若仅把 jan 包括在暂时方程中，输入：@ jan。输出结果中的 Perm 的系数：表示长期方程的系数；Tran： 表示暂时方程的系数。34
更多搜索：
All rights reserved Powered by
文档资料库内容来自网络，如有侵犯请联系客服。【图文】garch模型族的EVIEWS的操作_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
garch模型族的EVIEWS的操作
大小：886.50KB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢