GARCH系列模型

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GARCH系列模型

: 论文研究 - 使用GARCH模型拟合尼日利亚股票市场收益系列这项研究调查了11种竞争时间序列GARCH模型的拟合收益率数据的性能，并使用了1996年1月至2015年12月期间每月的市场指数收益序列观察。从对数似然（Log L），Schwarzs Bayesian Criterion（SBC）和Akaike Information...
评级：0 浏览量：446 收藏量：3 资源大小：669KB 上传时间：2020-05-31

: SAS学习系列40.时间序列分析Ⅳ—GARCH模型[借鉴].pdf SAS学习系列40.时间序列分析Ⅳ—GARCH模型[借鉴].pdf
评级：5 浏览量：304 收藏量：1 资源大小：382KB 上传时间：2021-10-20

: 论文研究 - GARCH模型的模型阶次变更点估计量的一致性 GARCH模型通常用于捕获金融时间序列中的波动动态。所使用的关键假设是该序列是固定的，因为这允许模型可识别。但是，这违反了财务回报系列所显示的波动性聚类属性。现有方法将这种现象归因于参数变化。但是，...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：810KB 上传时间：2020-05-29

: 基于 PCA 的 MULTIVARIATE GARCH：使用 PCA-GARCH 模型的 Genage Convariance mairix-matlab开发它有 4 个不同的 GRACH 模型，它使用 AIC/BIC 测试为每个系列选择最合适的模型。输入： X：NxM M系列的长度N的回报NumFac：CPA 过程中使用的因子数量。如果 NumFac<1，方差的百分比将用于确定因子的数量滞后：...
评级：0 浏览量：101 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-30

: 论文研究 - 基于分形BS模型和GARCH模型的上海50ETF期权定价研究分形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...
评级：0 浏览量：1027 收藏量：2 资源大小：1.15MB 上传时间：2020-05-15

: 论文研究 - 高频重症监护病房死亡率时间序列中的波动性：单变量和多变量GARCH模型的应用利用多元GARCH模型估算了来自农村/地区，大城市，第三级和私人ICU的多个提供者系列的条件方差和相关性的时间动态。对于平稳的第一阶差分序列，最适合的是t分布（自由度11.6）和ARMA（7,0）的t分布的非对称幂GARCH...
评级：0 浏览量：237 收藏量：1 资源大小：4.51MB 上传时间：2020-06-02

: hsimatlab代码-spgarch-bma:通过贝叶斯模型平均的半参数GARCH代码 “通过贝叶斯模型平均的半参数GARCH”代码。数据描述本文的经验研究中使用的数据集包含对股票指数和单个股票的日末（EOD）百分比对数回报率的观察值：标准普尔500（SPX），富时100（FTSE），DAX，日经平均指数225...
评级：0 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：608.09MB 上传时间：2021-05-25

: ARMA-GARCH-COPULA-VAR-:使用ARMA-GJR_GARCH和COPULA方法计算VaR（风险值）的方法为了估算该投资组合的VaR，我们首先使用非对称GARCH模型和EVT方法来建模每个对数收益系列的边际分布，然后使用Copula函数（高斯，学生t，Clayton，Gumbel和Frank）将边际联系起来。分布在一起成为多元分布。然后，...
评级：0 浏览量：1170 收藏量：12 资源大小：4.7MB 上传时间：2021-04-04

: 论文研究 - 异常值存在下迭代方法在ARIMA-GARCH过程效率建模中的应用该研究探索了Box和Jenkins的情况，并使用尼日利亚四家知名银行（Skye（Polaris）银行）的每日收盘价回报系列，通过迭代离群值检测程序确定了存在离群值的ARIMA-GARCH类型模型的效率，从2006年1月3日至2016年11月24日...
评级：0 浏览量：196 收藏量：0 资源大小：1.95MB 上传时间：2020-05-22

: 预测已实现波动率的潜在因素模型-研究论文本文提出了一种通过利用潜在因素模型中的共同动态来预测已实现波动率... 我们将新模型应用于构成道琼斯工业平均指数的多达 30 只股票的每日实际波动率系列的向量，并表明它们在样本内和样本外均优于标准的长记忆模型。
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：3.53MB 上传时间：2021-06-09

: 论文研究 - 波动率预测：具有结构性断裂的研究将所建议框架的结果与基于GARCH模型的波动预测的发现进行比较，该模型在有无结构性波动的情况下进行。基于对S＆P 500，FTSE 100，SZSE Composite和FBMKLCI指数的分析，我们的发现表明，相对于具有和不具有波动性...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：335KB 上传时间：2020-05-28

: ARMAX-GARCH-K-SK 工具箱（估算、预测、模拟和风险价值应用）：ARMAX-GARCH-K-SK 工具箱-matlab开发 ARMAX-GARCH-K-SK 工具箱（估算、预测、模拟和风险价值应用）首先，它... 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,
评级：5 浏览量：308 收藏量：1 资源大小：1.03MB 上传时间：2021-05-30

: 通过分位数动力学的顺序学习捕获深尾风险-研究论文我们的模型优于 GARCH 系列以及使用过滤历史模拟、条件极值理论和动态分位数回归的模型。这些研究表明，资产回报的条件分位数具有持续的风险来源，而这些来源并非来自那些负责波动性聚类的人。这些发现可能对一般...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：577KB 上传时间：2021-06-09

: 用 Python 进行时间序列分析与预测.pdf 析常见算法（AR、MA、ARMA、ARIMA、SARIMA、ARCH、GARCH）及其之间的联系与区别。时间序列分析试图理解过去并预测未来。通过时间序列分析技术，我们可以更好地了解已经发生的事情，并对未来做出更好，更有利的预测...
评级：0 浏览量：986 收藏量：2 资源大小：1.64MB 上传时间：2023-08-17

: Series-de-Tiempo-Fall2020:时间序列课程资料单变量波动率模型a）ARCH和GARCH模型b）波动率模型的其他例子5.非平稳过程a）非平稳性的定义和形式b）消除趋势c）单位根测试：Dickey-Fuller，增强的Dickey-Fuller，Phillips-Perron和结构更改d）时间序列分解（过滤...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：4.46MB 上传时间：2021-05-26

: AirPassengersForcasting:AirPassengersForcasting使用时间序列分析航空客运时间序列分析时间序列分析是一种处理时间序列数据或趋势分析的统计技术。... 可能涉及通过使用诸如ARIMA，ARCH，GARCH，VAR，协整等模型对因变量的线性或非线性关系进行测试。 TimeExponential
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：785KB 上传时间：2021-03-26

: 论文研究 - 经济动荡的本质：破坏电力的经济及其在航运中的应用此外，我们从时间序列中获得的现实情况取决于所使用的数据的时间范围……不同的时间范围数据，不同的现实情况……此外，计量经济学家从1980年代初开始提供了一系列用于计量现实的计量经济学模型。，是否将“自回归...
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