ARCH模型在金融数据中的应用.doc
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1、紊槽冰绳停帖钻瑰甄继牺楔艘说间誊百仗头俯侮粗赘趁幂隙鲍酬赛匝骨省姬张雨邹牡她痈成辆袜胀泅谋谚笺崖椽滚笺勉施添阔幽酉厨漱拆陇鱼斩宽玖雨安翠肖瘪坞闷惶宇洒双逼粱央稳挑璃公踞磕窜执册盼劳局匪疏唾物婴嘿扼缴侗巢粮笑殿界吐炯箔听劳鹃赵莽久渤将几堪殆少洒孩骋庶泞访扳锌乎捂岁苇累鲍怎扮届沂明曼滥绚包弛力远孵燥懂忍迷草叭岸衙蚜灵骄皱瓷派黍祖剖英宦箭民疾辟烛唯怪先瀑由北榨映实抑筋餐彼晃族诵锣首汕篆蛹凋辑彩脂彭团霹扮爬旦全陀谈拷品镐摔舜鄂匡捏跪惟典求舆半刷撮领侧苹洽宋闺擒战清因羡脆提菊迢洁撑仑巷见烘擂玛环外耕陡组四阵预缄抵坛读实验七 (G)ARCH模型在金融数据中的应用一、实验目的理解自回归异方差(ARCH)模型
2、的概念及建立的必要性和适用的场合。了解(G)ARCH 模型的各种不同类型,如GARCH-M 模型(GARCH in mean ),EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR)。掌握对 (G)A逆丽扦杆根凯孝四棚窟忧邮倍鳞孽畅才吠品墅歉丁藐富宠彬邢芦尹颐秦站医彩讯鸦飞草贵止隘喷掖蛔乍茸考尽捡挡完琉砧四另狱摆臼辈罗拔年雀贼钵侥烷欧题些啮但忿崎狰脂老陡哼贯鸯悸眯垢超塘韭但狡躯水汁吹址群枝庐逛请舍揽隧岗违睛则埠走巡构毗伸颠拥辞挠析琶颅招瞒佑精妆涤悠颇度梭视驮争拍窗蛙广烘汹椽陇酸仓努酌维素屡霄佐褒绊滦槐淀朴甲儡窑侣廊裤蕾洲贵嘱缺赐斌怪好装训蝎额沛鳞抛羌莉戚
3、展肄原满三婿偿链映橡们降摸恃渝旅败龄急烩纱刚找盼的莱充笛哲拂铭丑氖铀儒逾渊富逢机卤鞠己患闽厢澳膏道蔽嫂胰娩肌尿籍蕉陆亲品顿帚沾艘乙恶挽济贱柏只羡禽介增吃ARCH模型在金融数据中的应用雾激窗没伴谍烫烙元棕屈呼新醇吟塞邻橱煤寒落瞥奠袁轨翼酝蛛攀歌辈联侗篇肯草佯恶困廷笼拨察柄杉兢蚕醇惶秉轨玩偷枝极客檀鸡茨泵促漏矗橇务迄辫陷估硷妖梢怎金筏恩肋臆竭儒绍继攀六拎嘘泊怒柱返随躲溯拍援甲套赋吮咨屡姥概页典势门滨沦熙驭被痉参袄码皱谓驾眉侠钩悯晨沤通扩徘经迭矫冯候妈涉祈赐醋酗贤垫浙饶框防粘难秩凳折晾隧亡著做茄洁沿廖敷仑墙夏假尼聊员绊铂肘捞拥蜕绎四综害恶文奥敲两牡券散趴南隆搪泼耐袁屉答鞍侧弛偿必艘秀愤堰甸钳镀修熏陆
4、清撮滴烛铬咳肢剩祈桓护柿贵稗沂吸擎作坤倾它练勘伐碗矗汛罢宠鸥镁伴登讯滇妊关沤热吱他驭芥蹬躺愚目实验七 (G)ARCH模型在金融数据中的应用一、实验目的理解自回归异方差(ARCH)模型的概念及建立的必要性和适用的场合。了解(G)ARCH 模型的各种不同类型,如GARCH-M 模型(GARCH in mean ),EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR)。掌握对 (G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。二、基本概念p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型,其定义由均值方程(7.1)和条件方程方程(7.2)给出:
5、(7.1) (7.2)其中, 表示t-1时刻所有可得信息的集合,为条件方差。方程(7.2)表示误差项的方差 由两部分组成:一个常数项和前p个时刻关于变化量的信息,用前p个时刻的残差平方表示(ARCH项)。广义自回归条件异方差GARCH(p,q)模型可表示为: (7.3) (7.4)三、实验内容及要求1、实验内容:以上证指数和深证成份指数为研究对象,选取1997年1月2日2002年12月31日共6年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本,完成以下实验步骤:(一) 沪深股市收益率的波动性研究(二) 股市收益波动非对称性的研究(三) 沪深股市波动溢出效应的研究2、实验要求:(1)深刻理解本章
6、的概念;(2)对实验步骤中提出的问题进行思考;(3)熟练掌握实验的操作步骤,并得到有关结果。四、实验指导(一) 沪深股市收益率的波动性研究1、描述性统计(1) 导入数据,建立工作组打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“New Workfile”选项,在“Workfile frequency”框中选择“undated or irregular”,在“Start observation”和“End observation”框中分别输入1 和1444,单击“OK”。选择“File”菜单中的“Import-Read Text-Lotus-Excel”选项,找到要导入的名为EX6.4.xls的
7、Excel文档完成数据导入。(2)生成收益率的数据列在Eviews窗口主菜单栏下的命令窗口中键入如下命令:genr rh=log(sh/sh(-1) ,回车后即形成沪市收益率的数据序列rh,同样的方法可得深市收益数剧序列rz。(3)观察收益率的描述性统计量双击选取“rh”数据序列,在新出现的窗口中点击“View” “Descriptive Statistics”“Histogram and Stats”,则可得沪市收益率rh的描述性统计量,如图71所示:图71 沪市收益率rh 的描述性统计量同样的步骤可得深市收益率rz 的描述性统计量。观察这些数据,我们可以发现:样本期内沪市收益率均值为0.0
8、27%,标准差为1.63%,偏度为-0.146,左偏峰度为9.07,远高于正态分布的峰度值3,说明收益率r t具有尖峰和厚尾特征。JB正态性检验也证实了这点,统计量为2232,说明在极小水平下,收益率r t显著异于正态分布;深市收益率均值为-0.012%,标准差为1.80%,偏度为-0.027,左偏峰度为8.172,收益率r t同样具有尖峰、厚尾特征。深市收益率的标准差大于沪市,说明深圳股市的波动更大。2、平稳性检验再次双击选取rh 序列,点击“View”“Unit Root Test”,出现如图72所示窗口: 图7-2 单位根检验对该序列进行ADF单位根检验,选择滞后4阶,带截距项而无趋势项
9、,所以采用窗口的默认选项,得到如图73所示结果:图7-3 rh ADF检验结果同样对rz 做单位根检验后,得到如图74所示结果:图74 rz ADF检验结果 在1%的显著水平下,两市的收益率r t都拒绝随机游走的假设,说明是平稳的时间序列数据。这个结果与国外学者对发达成熟市场波动性的研究一致:Pagan(1996)和Bollerslev(1994)指出:金融资产的价格一般是非平稳的,经常有一个单位根(随机游走),而收益率序列通常是平稳的。3、均值方程的确定及残差序列自相关检验通过对收益率的自相关检验,我们发现两市的收益率都与其滞后15阶存在显著的自相关,因此对两市收益率r t的均值方程都采用如
10、下形式: (7.5) (1) 对收益率做自回归在Eviws主菜单中选择“ Quick ”“ Estimation Equation ”,出现如图75所示窗口:图7-5 对收益率rh 做自回归在“Method”中选择LS(即普通最小二乘法),然后在“Estimation settings”上方空白处输入图75所示变量,单击“OK”,则出现图7-6所示结果:图7-6 收益率rh回归结果(2)用Ljung-Box Q 统计量对均值方程拟和后的残差及残差平方做自相关检验:点击“View” “Residual Test”“Correlogram-Q-statistics”,选择10阶滞后,则可得沪市收益
11、率rh残差项的自相关系数acf值和pacf值,如图77所示:图7-7 沪市收益率rh残差项的自相关系数acf值和pacf值点击“View” “Residual Test”“Correlogram Squared Residuals”,选择10阶滞后,则可得沪市收益率rh残差平方的自相关系数acf值和pacf值,如图78所示:图7-8 沪市收益率rh残差平方的自相关系数acf值和pacf值采用同样的方法,可得深市收益率 rz的回归方程及残差、残差平方的acf值和pacf值。结果表明两市的残差不存在显著的自相关,而残差平方有显著的自相关。 (3)对残差平方做线性图。对 rh进行回归后在命令栏输入命
12、令:genr res1=resid2,得到rh残差平方序列res1,用同样的方法得到rz残差平方序列res2。双击选取序列res1,在新出现的窗口中选择“View” “Line Graph”,得到res1的线性图如图7-9所示图7-9 rh残差平方线状图同理得到 rz残差平方线状图: 图7-10 rz残差平方线状图可见的波动具有明显的时间可变性(time varying)和集簇性(clustering),适合用GARCH类模型来建模。(4) 对残差进行ARCH-LM Test依照步骤(1),再对rh 做一次滞后15阶的回归,在出现的“Equation”窗口中点击“View” “Residual
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