基于GARCH-VaR模型的中国能源市场风险的实证分析，解晓峰，刘传哲，能源是人类生存的基础，是经济的命脉。我国是个能耗大国，在不断推进的工业化和城市化进程中，能源问题越来越成为我国经济发展和

GARCH_1_1_模型的M估计

基于条件Copula-GARCH模型的VaR估计，段福林，，在险价值 (Value at Risk 简写成VaR) 在风险管理中起到了非常重要的作用，投资组合中VaR的计算通常假设资产收益率序列的联合分布是多元正

从2.0版开始的更新： 1. 边际 GARCH 模型是通过工具箱函数估计的（不使用 MATLAB 的计量经济学/GARCH 工具箱）。 2. 支持边距的 Hansen's Skew t 分布。 3. 计算渐近标准误差（Godambe 信息矩阵）

该函数根据 Heston 和 Nandi(2000) 的 GARCH 期权定价公式计算看涨期权的价格。 该函数的输入是：标的资产的当前价格、执行价格、标的资产的无条件方差、到期时间（以天为单位）和每日无风险利率。

我国股指期货之间溢出效应研究--基于VAR-BEKK-GARCH（1,1）模型，李嘉伟，伍海军，本文采用沪深300、上证50和中证500股指期货日收益率数据，构建三元VAR-BEKK-GARCH（1,1）模型，研究了三者之间的均值溢出效应和波动溢出�

前言……………………………………………..2 GARCH模型………………………………………….7 模型的参数估计………………………………………16 模型检验………………………………………………27 模型的应用……………………………………………32 实例……………………………….……………………42 某些新进展……………………….…………………...46 参考文献……………………………………………….50

hsi matlab代码Spgarch-bma “通过贝叶斯模型平均的半参数GARCH”代码。 数据 描述 本文的经验研究中使用的数据集包含对股票指数和单个股票的日末（EOD）百分比对数回报率的观察值：标准普尔500（SPX），富时100（FTSE），DAX，日经平均指数225 （Nikkei），恒生（HSI），Apple（AAPL），ARM（ARMH），Intel（INTC），Nvidia（NVDA）和SanDisk（SNDK）。 数据链接： MATLAB二进制文件（MAT）返回系列：。 单个资产的EOD返回序列存储在data_.mat ，其中是资产的缩写代码。 每个文件包含以下变量： D日期向量。 r返回。 注意：可以通过调用load函数（例如load('data_aapl.mat')将所有MAT文件直接加载到MATLAB中。 源代码 描述 所有源代码文件都在src目录下。 src下的子目录组织如下： garch与参数GARCH模型关联的功能。 spgarch与SP-GARCH模型相关的功能，以及真实和模拟的数据集。 ppr高级功能和保存的结果，用于生成“特

ARMA-GARCH-COPULA-VAR- 使用ARMA-GJR_GARCH和COPULA方法计算VaR（风险值）的方法 风险价值（VaR）是风险管理中使用最广泛的风险度量之一。 它被定义为在给定的信心水平下，在给定的时间范围内，投资组合预期的最严重损失。 我们使用组合Copula函数，极值理论（EVT）和GARCH模型的方法估算投资组合VaR。 我们将此方法应用于由CTG，MSN，VIC和VNM（越南）的股票指数组成的投资组合。 为了估算该投资组合的VaR，我们首先使用非对称GARCH模型和EVT方法来建模每个对数收益系列的边际分布，然后使用Copula函数（高斯，学生t，Clayton，Gumbel和Frank）将边际联系起来。分布在一起成为多元分布。 然后，我们使用蒙特卡洛模拟（MCS）方法来找到投资组合VaR的估计值。 为了检查该方法是否合适，我们使用回测方法。 从结果中我们可

基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测，李育锋，严定琪，本文运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析，得到了收益率序列尖峰厚尾性和异