GARCH模型族在最优套期保值比率研究中的应用，黄银芳，吴晓，GARCH模型族已经成为金融风险管理中确定最优套期保值比率(OHR)的重要工具之一。本文评述在OHR研究中应用的一些典型的GARCH模型族子模型

arch与garch模型详细计算与推导，其中包含理论介绍，公式推导，统计检验与应用

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率。研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值。投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具。以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨。

本书详细介绍了时间序列分析方法的理论知识及相应的数学模型，对有兴趣了解该方法的读者比较有用。该方法在金融、经济领域应用很广泛。

完整 Matlab的Garch工具箱 英文版

copula111cGarch111VaR函数估计由两只股票组成的投资组合的VaR(Value at Risk) 收益和提取违反VaR的次数 估计方法是条件copula-GARCH模型。 边缘有 GARCH(1,1) 并且 copula 函数是 Clayton copula。

ARMAX-GARCH-K-SK 工具箱（估算、预测、模拟和风险价值应用） 首先，它允许对 GARCH、GJR-GARCH、EGARCH、NARCH（非线性 ARCH）、NGARCH（非线性 GARCH）的 AR、MA、ARCH 和 GARCH 项的任意阶数的 ARMAX-GARCH 族进行估计、预测和模拟、 AGARCH（非对称 GARCH）、APGARCH（非对称幂 GARCH）和 NAGARCH（非线性非对称 GARCH）与高斯、Student-t、广义误差、修正柯西、汉森偏斜、Logistic、拉普拉斯、瑞利、中心柯西、极端值分布类型 1，广义指数和 Gram 和 Charlier 扩展系列，具有恒定的较高矩。 其次，该工具箱允许对Brooks等人（2005）提出的自回归条件峰度模型进行估计，预测和模拟。 第三，该工具箱包含 Leon, A.、Rubio, G. 和 Serna,

实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo

mfGARCH-混频GARCH模型 用于估计GARCH-MIDAS（混合DAta采样）模型的R包（Engle，Ghysels和Sohn，2013年， ）和相关的统计推断，随附论文“两个比一个更好：使用乘法的波动率预测组件GARCH模型”（康拉德和克莱恩（2020， ）。 GARCH-MIDAS模型将（每日）股票收益率的条件方差分解为短期和长期成分，后者可能取决于以较低频率采样的外生协变量。 强调 使用GARCH-MIDAS模型进行估算和预测的综合工具箱 易于使用，带有一个或两个解释协变量 专为处理不规则间隔的混频数据而设计 请引用为 康拉德，克里斯蒂安和克莱恩，昂诺（2020）。 有两个比一个要好：使用乘性分量GARCH-MIDAS模型进行的波动率预测。 Journal of Applied Econometrics 35：19–45。 和 克莱恩·昂诺（2020）。 mfGARCH

以宏观经济变量为研究变量，运用多因子GARCH-MIDAS（Mixed Data Sampling）模型研究了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究结果表明：多因子GARCH-MIDAS模型较好地描述了宏观经济与股市波动之间的关系。工业增加值和社会消费品零售总额会对股市长期波动产生正向影响，并且这种影响有逐渐增强的趋势。利率与货币供给量则在不同经济发展阶段对股市波动的影响表现出一定的差异性，这主要是与当时的宏观经济环境以及经济变量自身的特征有关。