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一、引言Engle(1982)提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH模型),将方差和条件方差区分开来,并让条件方差作为过去误差的函数而变化,从而为解决异方差问题提供了新的途径。由于其对现代金融计量经济学发展的重要影响,Engle也因此项学术成就而获得2003年诺贝尔经济学奖。1986年,Bollerslev在ARCH模型的基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。此后,许多学者在GARCH(ARCH)模型的结构下,又发展出一系列新的模型,统称为GARCH族模型。 相似文献
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股票价格预测的GARCH模型 总被引:1,自引:0,他引:1
1G A R CH预测模型的建立本文的G ARCH模型建立过程依赖于SAS/ETS软件的A UTOR EG过程(自回归过程)。AUTOREG过程用于估计和预测误差项自相关或异方差的时间序列数据的线性回归模型。自回归误差模型被用来校正相关系数和广义自回归条件异方差模型,并且其变形被用于异方差性的建 相似文献
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本文运用随机模拟方法,对误差序列异方差模型中加权最小二乘(GLS)估计的有效性进行研究。研究表明,GLS估计的有效性与异方差强度有关,当异方差强度较强时,GLS估计比普通最小二乘(OLS)估计有效;当异方差强度较弱时,GLS估计不如OLS估计有效。 相似文献
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结合White检验和Hausman检验,在一个检验框架内对单向面板回归模型中异方差的七种类型进行研究,将误差项中的个体效应和时间效应进行分离,给出异方差类型的确定性检验方法和步骤。应用中国城镇居民总消费、居住消费和收入的数据进行实证分析,证实异方差类型确定性检验方法的实用性和可行性。 相似文献
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ARCH族模型在深沪A股中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
经典的最小二乘回归假定随机残差序列无自相关,误差的方差为一常数.然而研究金融市场时却发现,大多数时间序列往往具有变方差的特征,即在某些时期的波动十分剧烈,而另一些时期的波动又相对平稳,为了模拟这种波动,提高预测精度,1982年Engle提出了方差随时间变化的自回归条件异方差ARCH模型,Bollerslev又于1986年进一步提出了广义自回归条件异方差GARCH模型,此后,ARCH模型的一些扩展模型也被相继提出,如ARCH-M模型,GARCH-M模型,EGARCH模型等,形成ARCH族模型,并在解释货币和金融时间序列的行为中得到广泛应用. 相似文献
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中国股票市场有效性实证研究 总被引:10,自引:1,他引:9
本文使用AR-GARCH-M模型,通过考察股票价格波动是否具有可预测性来检验市场的弱式有效性.
一、模型设定
对市场有效性的早期研究都假设股票收益的方差在不同时期保持不变,但是大量的实证研究表明这一假设不甚合理,不能客观地对金融市场随时间变化的特性进行准确的描述.金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性.Engle(1982)提出自回归条件异方差(ARCH)模型,Bollerslev(1986)将其推广到广义ARCH模型(GARCH).这些模型假定收益的误差项服从条件期望为零,条件方差为以前若干期收益误差平方和的条件正态分布,其性质与金融市场的波动聚集性(Cluster)、收益序列的尖峰、厚尾以及非线性等特征相吻合.因此,为了研究中国股票市场的弱式有效性问题,我们用GARCH(1,1)类模型来模拟股市收益率,用模型残差项的条件方差描述股市的波动性. 相似文献
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在经典经济计量理论中,异方差现象的存在破坏了普通最小二乘法(OLS)参数估计中关于随机序列独立同分布的基本假定,从而使得用OLS法估计得到的模型Y=Xβ失去优良性,如(?)不再是参数β的最小方差线性无偏估计(BLUE),继而参数的显著性检验失去意义,预测误差加大等等,致使模型失效。在实际建模中,一般是这样处理这一问题的:(1)用图示法或等级相关系数、Goldfeld-Quandt、Bartlett等方法检查异方差现象是否存在于待建模型中。(2)对探明有异方差现象的模型,通过加权最小二乘法(WLS)、Glejser法和正确引入解释变量等方法将异方差模型转化为同方差模型后再进行参数估计。经典计量经济理论认为扰动项方差σ_t~2是解释变量X_t的函数,即σ_t~2=f(X_t)σ~2,之所以出现异方差现象,是因为对于不同的X_t∈R~p,f(X_t)发生了变化。如果已知函数f的具体形式, 相似文献
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文章在单因素方差分析模型的基础上,通过散点图和方差齐性检验,判断模型中是否存在异方差性.如果存在异方差,进一步讨论异方差出现的原因及如何进行修正,使单因素方差分析在理论上更加完善. 相似文献