Advertisement

ARCH-M模型（ARCH平均模型）- 时间序列分析中的波动率模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：ARCH-M模型是时间序列分析中的一种波动率模型，它在ARCH基础上发展而来，不仅捕捉了数据的波动特征，还允许将预测方差作为回归解释变量纳入条件均值方程。 ARCH-M模型（ARCH均值模型）通常在回归分析中使用，在这种情况下，扰动项遵循ARCH过程。实践中发现收益率与方差之间存在关联：风险越大，潜在收益也越高。因此，可以将代表风险的方差作为一个因素纳入模型，这便是ARCH-M模型的基本概念。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ARCH-M模型（ARCH平均模型）- 时间序列分析中的波动率模型
    优质
    简介：ARCH-M模型是时间序列分析中的一种波动率模型，它在ARCH基础上发展而来，不仅捕捉了数据的波动特征，还允许将预测方差作为回归解释变量纳入条件均值方程。 ARCH-M模型（ARCH均值模型）通常在回归分析中使用，在这种情况下，扰动项遵循ARCH过程。实践中发现收益率与方差之间存在关联：风险越大，潜在收益也越高。因此，可以将代表风险的方差作为一个因素纳入模型，这便是ARCH-M模型的基本概念。
     
  • 时间序列分析中的GARCH模型-波动率建模
    优质
    简介：本文探讨了在时间序列分析中用于金融市场的GARCH模型，重点介绍其在波动率预测和建模方面的应用与优势。 五、GARCH(1,1)模型 2. GARCH(1,1) 的条件方差为 ht ，通过对上式两边取期望可以得到无条件方差。 3. 当一个大的波动出现时，通常会紧跟着另一个大的波动，这在金融时间序列中被称为波动率聚类现象。
     
  • 基于ARCH模型分析中国股市波动特性
    优质
    本文运用ARCH类模型对中国股市的历史数据进行实证研究，深入探讨了中国股市的波动特征与规律。 中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的重要领域。与国外成熟的证券市场相比，中国的股票市场作为新兴市场具有更高的不可预测性和复杂性，并且股票价格的波动幅度更大、频率更高。研究这些特点对于理论探讨及实际应用都至关重要。在选股过程中，理解中国股市随时间变化的波动情况对投资者来说尤为重要。ARCH模型族是分析股市波动如何随时间演变的有效工具之一。 以上证综合指数为例，通过使用GARCH类模型对中国股票市场的波动情况进行实证研究，可以为市场收益的尖峰厚尾特征、波动集簇性以及时变特性提供有力证据，并对这些结果进行初步探讨。
     
  • ARCH模型在Python中的应用
    优质
    本文章介绍了ARCH（自回归条件异方差）模型及其在Python编程语言中的实现方法和应用场景，旨在帮助读者理解和利用该模型进行金融时间序列分析。 用Python编写的自回归条件异方差（ARCH）和其他用于金融计量经济学的工具（使用Cython和/或Numba来提高性能）。最新发布的版本支持Python 3，并且4.8版是支持Python 2.7的最终版本。 文档发布后的资料位于指定位置，而master分支上的最新文档则托管在相应的服务器上。关于ARCH的信息可以在相关注释和研究中找到。对于贡献者来说，有许多层面可以参与： - 实现新的波动率过程（例如：FIGARCH） - 改进不清楚或有错字的文档字符串 - 提供示例代码，最好是IPython笔记本的形式 在模型方面，包括均值模型、常数均值异构自回归（HAR）、自回归（AR）及零均值有和没有外源回归模型。波动率模型则涵盖拱GARCH、搜寻爱格EWMA/风险指标发行版以及正常学生的T分布和广义误差分布等。 要了解更完整的概述，请参阅相关文档。 导入所需库的示例代码如下： ```python import datetime as dt import pandas_datareader.data as web ``` 以上是重写后的文本，去除了所有的链接、联系方式和其他非必要信息。
     
  • ARCH和GARCH模型的数模程序合集.rar
    优质
    本资源包含ARCH及GARCH模型相关的数学建模程序代码集合，适用于金融时间序列分析与预测研究。 【数学建模】数模各种模型算法的Matlab代码实现及详细注释，只需修改数据即可直接使用，并附有对应例题、相关数据以及国赛优秀范例以辅助理解。所有资料均针对数模竞赛的实际应用操作编写，具有很强的应用性而非理论讲解。
     
  • 时间序列分析模型
    优质
    简介：时间序列分析模型是一种统计工具，用于预测和理解基于时间的数据模式。它在经济学、气象学及市场趋势预测等领域有广泛应用。 本段落分析了1950年至1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例的变化情况，并提供了相应的数据序列（见表1）。 表1展示了1950—1998年间北京市城乡居民定期储蓄的比例变化（%）。
     
  • 时间序列预测的模型分析
    优质
    本研究探讨了多种时间序列预测模型的特点与适用场景，包括ARIMA、LSTM等，并通过实证分析比较其在不同数据集上的表现。 时间序列模型用于分析和预测随时间变化的数据。这类模型能够捕捉数据中的趋势、季节性模式以及周期性的波动，并基于这些特性对未来进行预测。在构建时间序列模型时，通常会考虑多种因素，如自回归（AR）、移动平均（MA）过程及其组合形式的自动回归移动平均（ARIMA），还有可以处理非固定间隔和高频率数据的时间序列分解方法等。 此外，现代机器学习技术也为时间序列分析提供了新的视角。例如使用长短时记忆网络（LSTM）和其他类型的递归神经网络来捕捉长期依赖关系，并通过深度学习框架实现更复杂的预测模型。这些工具和技术的发展使得我们能够更好地理解和利用历史数据中的模式来进行准确的未来趋势估计。 总之，无论是在金融、气象学还是在其他领域内的时间序列分析中，选择合适的统计或机器学习方法都是至关重要的步骤之一。
     
  • 时间序列分析中ARMA模型的定义及平稳时间序列探讨
    优质
    本文将详细介绍时间序列分析中的ARMA模型定义，并深入探讨其在平稳时间序列的应用与特性。 六、ARMA模型的定义 具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 ARMA 模型。 特别当 p 和 q 的值分别为 0 时，该模型被称为中心化模型。 重写后的段落： 六、ARMA模型的定义 一种特定结构的统计模型被称作自回归移动平均（ARMA）模型。 特别是当p和q都等于零的情况下，这种模型也称为中心化 ARMA 模型。
     
  • 时间序列预测分析中的SARIMA模型：季节性差分自回归滑动平均
    优质
    SARIMA模型是时间序列预测中的一种重要方法，结合了差分、自回归和移动平均等技术，并特别针对具有明显季节性的数据进行建模。 基于MATLAB编程，使用季节性差分自回归滑动平均模型（SARIMA）进行时间序列预测的代码完整、数据齐全，并且可以运行。