基于GARCH模型族上证指数收益率波动的实证分析，赵丹华，，本文基于GARCH模型族，对2005年5月9日-2010年6月30日的上证指数日收益率的波动情况进行了实证分析，结果显示：上证指数收益率具有“尖�

该压缩包包括了一些经济模型GARCH的资料，内容比较丰富，是我在暑假集训期间收集到的！对经济专业读者有一定的用户。

以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1 ,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1 ,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。

基于GARCH模型的人民币汇率波动性研究，胡素敏，周圣武， 随着全球经济一体化,投资自由化的发展，又由于存在不同的决定汇率的原则，各国之间经济的相互依赖加强，货币政策间的合作也日趋�

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合理的期权交易价格对期权交易者具有一定的指导意义。 分形BS模型和GARCH模型是常见的定价方法。 本文探讨了基于SSE 50ETF期权的更合理的定价方法。 由于尖峰和粗尾，条件异方差性以及SSE 50ETF期权收益率数据的分形特征，本文对目标样本的日样本利率系列进行了固定检验，自相关和偏自相关检验，ARCH测试和Hurst测试。 收益率序列的特征用于构建GARCH模型并预测每日波动率。 最后，在分形布朗运动期权定价方法中，将GARCH模型预测的波动率用作参数值，以实现期权定价。 同时，本文基于历史波动率计算了BS期权定价方法的定价结果，并将这两种期权定价结果与期权交易价格的收盘价进行了比较。 结果表明，基于GARCH分形布朗运动模型的上海证券50ETF期权定价方法的预测。 准确性明显高于标准BS选件定价方法。

本文的目的是使用通用自回归条件异方差（GARCH）类型模型来估计肯尼亚股票市场（即内罗毕证券交易所（NSE））的日收益率的波动性。 使用2013年3月至2016年2月的数据估算条件方差。我们使用对称和非对称模型来捕获股票市场的最常见特征，例如杠杆效应和波动率聚类。 结果表明，波动过程是高度持久的，因此提供了NSE指数收益序列存在风险溢价的证据。 反过来，这也支持正相关假设：即在波动率与预期股票收益之间。 结果揭示的另一个事实是，非对称GARCH模型比对称模型更适合NSE。 这证明了NSE回报系列中存在杠杆效应。

GARCH模型案例[整理].pdf

基于GARCH模型研究人民币汇率的波动特征，成佩，严定琪，为了较好的预测未来人民币汇率的波动变化，本文应用Eviews软件对2011年2月16日至2012年11月7日美元对人民币中间价汇率数据建立GARCH模型�

基于GARCH模型的人民币实际有效汇率波动测算，梁晶，，准确研究汇率的波动规律是进行汇率预测和风险控制的基础。本文通过应用GARCH模型对1984年——2006年人民币实际有效汇率波动进行测算�