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garch模型的建模步骤
GARCH模型
GARCH模型的
发展
答:
GARCH模型的
诞生和发展旨在深入理解金融市场的收益率波动特性。1989年,Glosten、Jagannathan和Runkel提出了GJR模型,这一创新在于(3)条件方差方程中引入了对负冲击的杠杆效应,尽管依然假设收益率服从正态分布。然而,这种模型并不完美,Nelson在1991年提出了EGARCH模型,旨在改进原有假设。Engle等人在1993年...
M-
GARCH模型
在stata中如何实现?
答:
stata12可以做M-
GARCH模型
help mgarch
如何用Eviews或者MATLAB实现DCC-
garch模型
答:
EVIEWS只能实现正态分布、t分布、GED分布下的ARCH、GARCH、EGARCH、TGARCH、PARCH等模型的估计,但是像CCC-GARCH、DCC-GARCH等复合
GARCH模型的
估计EViews是无法实现的。要对这个进行估计的话简单的办法是利用OXmetrix软件做,也可以用R和Matlab编程实现。
主成分回归的一般
步骤
是怎样的
答:
3.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)4.matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型 5.matlab中使用VMD(变分模态分解)6.matlab使用贝叶斯优化的深度学习 7.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型 8.matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现 9.matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA –
GARCH模型
...
...在Eviews中看到t分布的自由度?目前我用Eviews做
Garch
(1,1)
模型
...
答:
电价的分布特性是电力市场风险管理和电力金融产品定价的重要依据。在对电力市场现货电价的变动规律综合分析的基础上,使用时变方差、时变自由度和正弦函数来刻画电价序列的异方差、尖峰厚尾和多重周期,建立了一个基于t分布的多周期
GARCH模型
。对PJM电力市场历史数据的分析表明:系统负荷平方对电价均值具有显著的...
GARCH模型
GARCH模型的
缺陷
答:
GARCH模型
,作为
ARCH模型的
扩展,其特性与ARCH(q)模型相似,主要表现在条件方差不仅与滞后残差平方有关,还与滞后条件方差有线性关系。在计算量不大的情况下,GARCH(p,q)模型能有效地捕捉到高阶的ARCH过程,具有一定的实用性。然而,GARCH模型在资产定价的应用中存在一些局限性。首先,它假设条件方差对...
如何用 Python 把 ARMA 模型和
GARCH 模型
结合起来
答:
这个statsmodel的工具包我也在用,ARMA的p,q参数好像只能通过ACF\PACF图观察获得,GARCH主要是估计方差,你可以通过ARMA先预测收益序列,然后通过GARCH(1,1)用最大似然估计出GARCH的三个参数,最后就可以进行预测。个人觉得有两种办法:1. 把确定参数后的
garch模型的
X-X_predicted的残差项拿出来,放到...
实证结果分析与讨论
答:
另外,残差的ARCH-LM检验结果也表明,它不再存在波动集聚性,因此TGARCH(1,1)模型对WTI市场收益率序列的拟合效果较好。 (2)Brent市场收益率的
GARCH模型
估计 基于Brent市场收益率的波动特征,按照与WTI市场
GARCH 模型
类似
的建模
思路,建立了MA(1)模型。而利用ARCH-LM检验方法发现
模型的
残差存在显著的高阶ARCH效应,因此...
EViews 5.0或者6.0中如何选择
GARCH
(1,1)
模型
和GARCH
答:
在estimate equation对话框的estimation settings选项中的method选择ARCH-autoregressive conditonal heteroskedsticity即可
arch模型
哪个好
答:
二、其他ARCH模型简介 除了LARCH模型,还有其他几种常见的ARCH模型,如线性ARCH模型和
GARCH模型
等。线性ARCH模型主要用于描述随机过程的平方具有时间变化的波动性。而GARCH模型则是扩展的ARCH模型,它能够捕捉更复杂的波动性结构,特别是长期的波动依赖关系。这些模型在不同的研究领域和面对不同的数据特性时可能...
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