第九章条件异方差模型.pptVIP

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第九章条件异方差模型.ppt

第九章 条件异方差模型 一、ARCH模型 二、GARCH模型 三、GARCH模型的变体 四、GARCH模型拟合步骤 一、ARCH模型 假定 原理 通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数 ARCH(q)模型结构 二、GARCH 模型 使用场合 ARCH模型实际上适用于异方差函数短期自相关过程 GARCH模型实际上适用于异方差函数长期自相关过程 模型结构 GARCH模型的约束条件 参数非负 参数有界 三、GARCH模型的变体 EGARCH模型 IGARCH模型 GARCH-M模型 AR-GARCH模型 EGARCH模型 IGARCH模型 GARCH-M模型 AR-GARCH模型 四、GARCH模型拟合步骤 回归拟合 残差自相关性检验 异方差自相关性检验 ARCH模型定阶 参数估计 正态性检验 例 1 使用条件异方差模型拟合某金融时间序列。 回归拟合 拟合模型 参数估计 参数显著性检验 P值0.0001,参数高度显著 残差自相关性检验 残差序列DW检验结果 Durbin h=-2.6011 拟合残差自回归模型 方法:逐步回归 模型口径 异方差自相关检验 Portmantea Q检验 拉格朗日乘子(LM)检验 Portmantea Q检验 假设条件 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设 LM检验 假设条件 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设 例2 残差序列异方差检验 ARCH模型拟合 定阶:GARCH(1,1) 参数估计:极大似然估计 拟合模型口径:AR(2)-GARCH(1,1) 模型检验 检验方法:正态性检验 假设条件: 检验统计量 检验结果 拒绝原假设 接受原假设 例3 正态性检验结果 P值=0.5603 AR(2)-GARCH(1,1)模型显著成立 拟合效果图 Thank you very much! * * 返回本节首页 下一页 上一页 返回本节首页 下一页 上一页 返回本节首页 下一页 上一页 返回本节首页 下一页 上一页

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