GARCH模型的缺陷

1. GARCH模型的缺陷

由于GARCH (p,q)模型是ARCH模型的扩展,因此GARCH(p,q)同样具有ARCH(q)模型的特点。但GARCH模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数,而且是滞后条件方差的线性函数。GARCH模型适合在计算量不大时,方便地描述了高阶的ARCH过程,因而具有更大的适用性。但GARCH(p,q)模型在应用于资产定价方面存在以下的不足:①GARCH模型不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象。GARCH(p,q)模型假定条件方差是滞后残差平方的函数,因此,残差的符号不影响波动,即条件方差对正的价格变化和负的价格变化的反应是对称的。然而在经验研究中发现,当利空消息出现时,即预期股票收益会下降时,波动趋向于增大;当利好消息出现时,即预期股票收益会上升时,波动趋向于减小。GARCH(p,q)模型不能解释这种非对称现象。②GARCH(p,q)模型为了保证非负,假定(2)式中所有系数均大于零。这些约束隐含着的任何滞后项增大都会增加因而排除了的随机波动行为,这使得在估计GARCH模型时可能出现震荡现象。

2. GARCH模型的定义

GARCH(p,q)表示如下σt2=ω+Σαiεt-i2+Σβiσt-i2它被广泛的用于金融资产收益和风险的预测。ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关过程，相比于ARCH模型，GARCH模型更能反映实际数据中的长期记忆性质。自从Engle(1982)提出ARCH模型分析时间序列的异方差性以后，波勒斯列夫T.Bollerslev(1986)又提出了GARCH模型，GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。

3. 回答GARCH模型的建模过程以及各个建模环节主要内容请输入内容

GARCH模型的建模过程分为四个步骤：1.选取最优的GARCH模型；2.估计GARCH模型的参数；3.对结果及模型进行检验；4.应用结果。1. 选取最优的GARCH模型：此步骤需要先根据历史金融市场数据，利用不同模型进行模型比较和检验，以确定一个最适合当前市场条件的GARCH模型。2.估计GARCH模型的参数：根据所选用的GARCH模型，利用有效的统计估计方法对相应的模型参数进行估计。3.对结果及模型进行检验：此步骤是对前面的参数估计结果及建立的模型进行检验，包括普通统计检验、极大似然估计检验、模型诊断检验等步骤。4. 应用结果：通过上述验证和诊断步骤，确定最优GARCH模型并验证其精度，最后可以利用得到的模型结果应用于实践中，例如投资决策、风险管理等。【摘要】
回答GARCH模型的建模过程以及各个建模环节主要内容请输入内容【提问】
GARCH模型的建模过程分为四个步骤：1.选取最优的GARCH模型；2.估计GARCH模型的参数；3.对结果及模型进行检验；4.应用结果。1. 选取最优的GARCH模型：此步骤需要先根据历史金融市场数据，利用不同模型进行模型比较和检验，以确定一个最适合当前市场条件的GARCH模型。2.估计GARCH模型的参数：根据所选用的GARCH模型，利用有效的统计估计方法对相应的模型参数进行估计。3.对结果及模型进行检验：此步骤是对前面的参数估计结果及建立的模型进行检验，包括普通统计检验、极大似然估计检验、模型诊断检验等步骤。4. 应用结果：通过上述验证和诊断步骤，确定最优GARCH模型并验证其精度，最后可以利用得到的模型结果应用于实践中，例如投资决策、风险管理等。【回答】

4. GARCH模型及拟合案例

 ARCH模型的实质,使用残差平方序列的q阶移动平均拟合当期异方差函数值,由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性.所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关过程拟合
   全称为  广义自回归条件异方差模型 (generalized autoregressive conditionalheteroskedastic)  ,针对残差序列具有长期相关性拟合合适的模型,结构如下:   
                                           
   当对原序列提取确定性信息不充分时,  可能具有相关性,而不是纯随机性.这时可能先对  拟合回归模型,在考察回归残差序列  的方差齐性   
                                           
   1.考察方差齐性;   2.选择适当的模型拟合该序列的发展;
                                           
                                           
                                           
                                           
    提取方式 
                                           
                                                                                   
                                            残差自相关仍具有相关和拖尾特征,残差序列仍有相关性 
    dw检验    
                                           
                                            两者提取后的残差序列仍具有相关性 
    第一次残差拟合 
                                            archtest检测