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时间序列建模问题,如何准确的建立时间序列模型? egarch模型的功能

2020-10-06知识9

egarch模型和tarch模型的区别 TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件,这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括,充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。TARCH模型在现实生活中的应用:汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。

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EGARCH与GARCH的区别?

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时间序列建模问题,如何准确的建立时间序列模型? 新手请教时间序序列建模问题。这种带趋势的序列是否说明序列是非平稳的?一阶差分之后的数据如图2:ACF…

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R语言中EGARCH模型拟合结果的参数shape有什么含义 有的时候是这样的,你的模型建立是有很大问题的 我替别人做这类的数据分析蛮多的

如何用EVIEWS构建GARCH、TGARCH和EGARCH模型? 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。

关于GARCH和EGARCH模型的区别 egarch test leverage effect which means bad news will have impact on the volatility of returns while garch believe good and bad news have the same impact。.

#r语言#数据拟合#方差#garch

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