条件异方差模型.docx
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1、条件异方差演型1、ARCH模型回归模型:Y,=X,t+t方差模型:=+*+gEt=O,Dq=A2或J=Mx4=%+H+、,E匕=0,DVl=I保证过程平稳条件:a0(),tai(q),存在ARCH效应2、GARCH模型方差模型ht=+1+91.1+0pht_p=a0+a(B)+(B)ht平稳性条件:(3)+6(B)lGARCH模型的阶q远比ARCH模型中的阶q小,一般地,GARCH(1,1)就能描述大量的金融时间序列数据。3、ARCH-M模型回归模型:=+m+与方差模型:%=%+%;_,称为ARCHM(q)模型。i=%=%+a(B);+0(B)几称为ARCHM(p,q)模型。增加一项ht表投资
2、回报率与风险相联系。条件方差九代表期望风险的大小。4、TARCHCThresholdARCH)模型方差模型:=0+%心+屋/+叭)/=I;=14是一个名义变量4=Fo弓O股价上涨信息(弓0)和下跌信息(弓0)对条件方差的作用效果不同;上涨时,0比4-=。,影响用系数代表,Z=I下跌时之4+9为代表;。工。时,信息非对称,。0时,存Z=I在杠杆效应。输出结果中项(ReS以0)*AReMI)代表杠杆效应的估计值。5、EGARCH模型方差模型:log(,)=+Wld於卜Piq=+,Iog(ZIr)非负且杠杆效应是指数型的;。工0信息非对称;00杠杆效应显著;输出RES/SqrgarchWi表示杠杆效应i的估计值,输出IRES/SQRGARCH(i)表示火的估计值;EGARCH(J)表示j的估计值。
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