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1、专题六 GARCH类模型,专题内容,ARCH模型及其参数估计 GARCH模型及其参数估计 EGARCH模型 TGARCH模型 GARCH-M模型 案例分析,ARCH模型,ARCH模型。由Engle(1982)引入。,ARCH模型,ARCH模型:ML估计,ARCH模型:ML估计,ARCH模型:ML估计,ARCH模型:ML估计,ARCH模型:ML估计,ARCH模型,GARCH模型,GARCH模型,GARCH模型,GARCH模型,GARCH模型ML估计,GARCH模型ML估计,GARCH模型ML估计,GARCH模型ML估计,不对称的GARCH模型,针对股票价格变动,可以经常观察到,信息冲击下,向下波
2、动性要强于向上波动性。为了解释这种想象,Engle and Ng (1993) 采用如下曲线来表述不对称的信息影响特征,不对称的GARCH模型,不对称的GARCH模型类型多样,这里主要介绍两种: EGARCH TGARCH,EGARCH模型,EGARCH or Exponential GARCH model 由奈尔逊 (Nelson,1991)提出的。,EGARCH模型,EGARCH模型中的一个重要特征是在条件方差中引入了参数g,这使得条件方差在随机干扰项取值为正、负值时有不同程度的变化,从而能更准确地描述金融产品价格波动的情况。 比如,在股票市场中,若将利好消息看作是对股价的正干扰,将利空信
3、息看作是负干扰,人们注意到,股价往往对同样程度的副干扰的反应更加强烈。,EGARCH模型,这种正负干扰的不对称反映的不对称性可以有EGARCH模型来描述。 若参数g取值为负数,且大于-1时,那么一个负干扰所引起的条件方差的变化,比相同程度的正干扰引起条件方差的变化则更大; 若g大于0,同样程度的正干扰引起条件方差的变化则更大; 若g=0,则条件方差对于正负干扰的变化是对称的。,EGARCH模型,参数。由于EGARCH条件方差有指数形式表示,所以无论参数取何实数,条件方差总大于0。这样在对EGARCH参数估计时,不需要对进行约束。,EGARCH模型,EGARCH模型,EGARCH模型,EVIEW
4、S中使用的模型与Nelson模型有差异。 EVIEWS中使用的模型如下:,TGARCH模型,正干扰和负干扰的非对称的后果也可通过对线性GARCH框架的简单修正给出。 TGARCH(Threshold ARCH)模型由 Zakoian (1990)以及Glosten, Jaganathan, and Runkle (1993)提出。,TGARCH模型,TGARCH和EGARCH模型,ARCH-M模型,在前面讨论中,ARCH、GARCH、EGARCH过程主要是描述模型的干扰项的条件方差,一般与yi的条件期望无关。 但实际中人们注意到,条件方差的变化往往直接影响到条件期望的值,ARCH-M模型对回归模型的条件期望和条件方差都作了描述,是对前面讨论的ARCH和GARCH模型的推广。 ARCH-in-Mean (ARCH-M) model (Engle, Lilien, Robins, 1987)。,ARCH-M模型,ARCH-M模型,