原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23934 原文出處:拓端數據部落公眾號 引言 在本文中,我們將嘗試為蘋果公司的日收益率尋找一個合適的 GARCH 模型。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 原文出處:拓端數據部落公眾號 描述 使用garch指定一個單變量GARCH 廣義自回歸條件異方差 模型。 garch模型的關鍵參數包括: GARCH多項式,由滯后條件方差組成。階數用P表示。 ARCH多項式,由滯后平方組成。階數用Q表示。 P和Q分別是 GARCH 和 ARCH 多項式中的最大非零滯后。其他模型參數包括平均模型偏移 條件方差模型常數和分 ...
2021-12-14 22:31 0 125 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23934 原文出處:拓端數據部落公眾號 引言 在本文中,我們將嘗試為蘋果公司的日收益率尋找一個合適的 GARCH 模型。波動率建模需要兩個主要步驟。 指定一個均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。 建立 ...
原文鏈接: http://tecdat.cn/?p=24092 原文出處:拓端數據部落公眾號 前言 在量化金融中,我學習了各種時間序列分析技術以及如何使用它們。 通過發展我們的時間序列分析 (TSA) 方法組合,我們能夠更好地了解已經發生的事情,並對未來做出更好、更有利的預測。示例應用 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24407 原文出處:拓端數據部落公眾號 這篇文章討論了自回歸綜合移動平均模型 (ARIMA) 和自回歸條件異方差模型 (GARCH) 及其在股票市場預測中的應用。 介紹 一個 ARMA (AutoRegressive-Moving ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=17622 最近,我們繼續對時間序列建模進行探索,研究時間序列模型的自回歸和條件異方差族。我們想了解自回歸移動平均值(ARIMA)和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。它們在量化金融文獻中經常被引用。 接下來是我對這些模型的理解 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24441 原文出處:拓端數據部落公眾號 我們研究波動聚集,以及使用單變量 GARCH(1,1) 模型對其進行建模。 波動聚集 波動聚集——存在相對平穩時期和高波動時期的現象——是市場數據的一個看似普遍的屬性。對此沒有普遍接受的解釋 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=16453 金融市場上最重要的任務之一就是分析各種投資的歷史收益。要執行此分析,我們需要資產的歷史數據。數據提供者很多,有些是免費的,大多數是付費的。在本文中,我們將使用Yahoo金融網站上的數據。 在這篇文章中,我們將: 下載收盤價 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23882 原文出處:拓端數據部落公眾號 摘要 隨機波動率(SV)模型是常用於股票價格建模的一系列模型。在所有的SV模型中,波動率都被看作是一個隨機的時間序列。然而,從基本原理和參數布局的角度來看,SV模型之間仍有很大的不同。因此,為一組給定 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12174 介紹 本文比較了幾個時間序列模型,以預測SP 500指數的每日實際波動率。基准是SPX日收益系列的ARMA-EGARCH模型。將其與GARCH模型進行比較 。最后,提出了集合預測算法。 假設條件 實際波動率是看不見 ...