在本文中，我们使用斯德哥尔摩证券交易所的每日股票收益率来检查其波动性。 因此，我们不仅估计GARCH（1,1）对称模型，而且估计具有不同残差分布的非对称模型EGARCH（1,1）和GJR-GARCH（1,1）。 波动率模型的参数使用Marquardt算法（Marquardt [1]）通过最大似然（ML）进行估算。 调查结果表明，在这个市场上，负面冲击比正面冲击影响更大。 同样，用于预测收益的指数表明，带有t型学生的ARIMA（0,0,1）-EGARCH（1,1）模型可以更精确地预测斯德哥尔摩证券交易所的波动率和预期收益。

计算波动率基于garch模型，里面包含了四个数据集，大家可以试一试

利用R语言，根据GARCH模型进行波动率的预测。

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。