原文链接：http: tecdat.cn p 原文出处：拓端数据部落公众号 我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH , 模型对其进行建模。 波动聚集 波动聚集 存在相对平稳时期和高波动时期的现象 是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH 广义自回归条件异方差 模型波动聚集。图 是波动率的 garch 模型的示例。 图 ：根据 garch , 模型估计的 年底之前的标 ...
2021-12-17 12:05 0 104 推荐指数：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24211 原文出处：拓端数据部落公众号 描述 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型。 garch 模型的关键参数包括： GARCH 多项式，由滞后条件方差组成。阶数用P表示 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23934 原文出处：拓端数据部落公众号 引言 在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。 指定一个均值方程（例如 ARMA，AR，MA，ARIMA 等）。 建立 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25122 原文出处：拓端数据部落公众号 当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23882 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17622 最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。 接下来是我对这些模型的理解 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3832 在建议用于预测已实现波动率的模型中，Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。“ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型，并且基于所谓的“异质市场假说”。这表明，金融市场是人们以不同的频率行事的相互作用 ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12174 介绍 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP 500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法。 假设条件 实际波动率是看不见 ...
