matlab分析多重共线性matlab期末作业分析美国股周末效应.doc

中央财经大学 实 验 报 告 实验项目名称 我国股市和美国股市的周末效应、月效应的对比 所属课程名称 MATLAB 实 验 类 型 上机实验 实 验 日 期 2011年6月25日 班 级 09金融工程1班 学 号 2009310283 姓 名 田睿 成 绩 实验室 实验概述： 【实验目的及要求】 对我国股市和美国股市的周日效应和月份效应进行检验并作比较 【实验原理】 TARCH模型，近年新发展起来的时间序列模型，它反映了随机过程的一种特殊性：即方差随时间变化而变化，且有丛集性、波动性。因此，TARCH模型可以用来估计并预测波动性和相关性。 【实验环境】（使用的软件） Matlab2009a 实验内容： 【实验方案设计】 运用matlab软件，建立时间序列，通过对我国B股股票指数收盘价和美国道琼斯指数收盘价进行分析建模，使用单变量TGARCH模型参数估计，分析我国股市和美国股市的周末效应以及月效应 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 一、我国股市B股指数周末效应和月效应的检验 1.选取数据 选取2006年1月4日至2011年6月28日B股指数收盘价的数据，并且引入虚拟变量，例如：，按此方式依次建立周一至周五以及1月至12月的虚拟变量。 2.对数据进行平稳性检验 首先先计算出收益率 命令如下： ra=price2ret(aa) plot(d,ra) dfartest(ra) ans = 1 说明数据是平稳的 3.找出数据的滞后阶数 命令如下： parcorr(ra,30);title(B股指数偏自相关系数); autocorr(ra);title(B股指数自相关系数); 可以看出滞后阶数为1，但用滞后18阶来进行检验 4.建立GARCH模型，进行检验 命令如下： spec=garchset(r,18,m,18,p,1,q,1,display,off) spec = Comment: Mean: ARMAX(18,18,?); Variance: GARCH(1,1) Distribution: Gaussian R: 18 M: 18 C: [] AR: [] MA: [] VarianceModel: GARCH P: 1 Q: 1 K: [] GARCH: [] ARCH: [] Display: off 对GARCH模型进行参数估计 命令和结果如下： 周末效应 (置信水平为0.05) garchfit(spec,ra,zhou(:,1)) Maximum Function Evaluations or Iterations Reached. Mean: ARMAX(18,18,1); Variance: GARCH(1,1) Conditional Probability Distribution: Gaussian Number of Model Parameters Estimated: 41 Standard T Parameter Value Error Statistic ----------- ----------- ------------ ----------- C 0.0016044 0.0031995 0.5015 AR(1) -1.4387 1.0692 -1.3456 AR(2) -0.12075 2.0884 -0.0578 AR(3) 0.97413 0.87567