关于ARMA GARCH 模型

GARCH类模型建模的Eviews操作

多元Garch模型的R语言包，gogarch的帮助文档。

由于真实收益变动过程的不可观察性，因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量，然后将其用作评估各种实际波动率预测策略（基于GARCH类模型）的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布，并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中，我们发现，与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比，使用无偏后波动率估计量，可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是，我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型，我们发现非对称功率ARCH（APARCH）模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力，这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。

基于时间序列的分析方法，运用GARCH模型，对2009年1月1日至2012年6月1日我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率的研究。根据收益率序列的波动率等特征，建立了GARCH(1，1)模型。实证结果表明，所建立的GARCH(1，1)模型是显著的，能够较准确地衡量上证180指数收益率的波动率，这对于资产收益率的波动率管理以及控制具有较大的实际应用价值。

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第 9 章ARCH 模型和 GARCH 模型 *重要阅读材料 Engle, Robert, 2004, risk and volatility: econometric models and financial practice, AER, 94(3: 405-420. 研究内容研究随时间而变化的风险 回忆Markowitz 均值方差投资组合选择模型怎样度量资产的 风险 本章模型与以前所学的异方差

旨在捕获、建模和预测股票行为的学术项目

目前最新版的UCSD_GARCH模型

基于ARCH、GARCH模型的人民币汇率波动实证研究