金融时间序列ppt课件

1、条件异方差模型组员：张弢郑爱琳. 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展预测的。 ARCH模型是1982年由恩格尔(Engle, R.)提出，并由博勒斯莱文(Bollerslev, T., 1986)开展成为GARCH (Generalized ARCH)广义自回归条件异方差。这些模型被广泛的运用于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。 按照通常的想法，自相关的问题是时间序列数据所特有，而异方差性是横截面数据的特点。但在时间序列数据中，会不会出现异方差呢

2、？会是怎样出现的？ . 恩格尔和克拉格Kraft, D., 1983在分析宏观数据时，发现这样一些景象：时间序列模型中的扰动方差稳定性比通常假设的要差。恩格尔的结论阐明在分析通货膨胀模型时，大的及小的预测误差会大量出现，阐明存在一种异方差，其中预测误差的方差取决于后续扰动项的大小。 从事于股票价钱、通货膨胀率、外汇汇率等金融时间序列预测的研讨任务者，曾发现他们对这些变量的预测才干随时期的不同而有相当大的变化。预测的误差在某一时期里相对地小，而在某一时期里那么相对地大，然后，在另一时期又是较小的。这种变异很能够由于金融市场的动摇性易受谣言、政局变动、政府货币与财政政策变化等等的影响。从而阐明预测

3、误差的方差中有某种相关性。 为了描写这种相关性，恩格尔提出自回归条件异方差ARCH模型。ARCH的主要思想是时辰 t 的ut 的方差= t2 依赖于时辰(t 1)的残差平方的大小，即依赖于 ut2- 1 。 .自ARCH模型始创以来，阅历了两次突破。一次是广义ARCHGeneralized ARCH，也即GARCH模型的提出。从此以后，几乎一切的ARCH模型新成果都是在GARCH模型根底上得到的。第二次那么是长记忆在经济学上的研讨获得突破，与ARCH模型相结合所产生的一系列长记忆ARCH的研讨从1996年至今方兴未艾。.动摇率的特征 模型的构造建模ARCH模型GARCH模型GARCH-M模型I

4、GARCH模型EGARCH模型TGARCH模型CHARMA模型RCA模型SV模型LMSV模型其他方法GARCH模型的峰度.动摇率的特征动摇率：标的资产收益率的条件规范差。.动摇率的特征.模型的构造.模型的构造.模型的构造.建模.建模.建模.ARCH模型.ARCH模型.ARCH模型.ARCH模型.ARCH模型.ARCH模型.ARCH模型.GARCH模型ARCH (m) 模型 是关于t2的分布滞后模型。为防止t2的滞后项过多，可采用参与t2的滞后项的方法，此方法是Bollerslov1986提出的GARCH模型Generalized ARCH，主要就是针对m较大的情形。对于对数收益率序列，令假设满

5、足下式：假设s=0，上式简化为ARCHm模型。和分别成为ARCH参数和GARCH参数。.GARCH模型.GARCH模型GARCH模型的优点：动摇率集聚景象尾部比正太分布厚尾给出了一个简单的参数函数来描画动摇率的演化GARCH模型的弱点：对于正的和负的“扰动有一样的反响。尾部太薄，即使新息是服从学生-t分布的GARCH模型，也缺乏以描画实践高频数据的尾部.GARCH模型.GARCH模型.IGARCH模型假设上式中GARCH表示的AR多项式有一个单位根，那么得出IGARCH模型，IGARCH模型是单位根GARCH模型。IGARCH模型的主要特点是过去的平方扰动，-，对的影响是耐久的。.IGARCH

6、模型.IGARCH模型.GARCH模型.EGARCH模型.EGARCH模型.EGARCH模型.EGARCH模型EGARCH模型与GARCH模型的差别：第一，EGARCH模型运用条件方差的对数，放松了对模型系数非负性的限制第二，的运用，使得的正的和负的延迟值，模型的反响不对称。.TGARCH模型.CHARMA模型.CHARMA模型.CHARMA模型ARCH和CHARMA模型的区别一是CHARMA模型在动摇率方程中有的延迟值的交叉乘积项。在资产收益率建模中，交叉乘积项表示前面的收益率的相互作用。二是高阶CHARMA模型的性质比ARCH模型的性质更难得到。.RCA模型.SV模型.SV模型.LMSV模型利用分数差分法，进一步推行了SV模型，允许动摇率有长