《實(shí)驗(yàn)14 Garch(自回歸異方差模型)》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《實(shí)驗(yàn)14 Garch(自回歸異方差模型)（22頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、實(shí)驗(yàn)14 G (ARCH )模型在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫庾曰貧w異方差（Autoregressive conditional heteroscedasticity ）模型的概念及建立的必要性和適用的場(chǎng)合。了解G (ARCH ) 模型的各種不同類型，如GARCH-M 模型（GARCH in mean ），EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又稱GJR)。掌握對(duì)G (ARCH )模型的識(shí)別、估計(jì)即如何運(yùn)用Eviews軟件在實(shí)證研究中實(shí)現(xiàn)。二、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求內(nèi)容：以上證指數(shù)和深證成份指數(shù)為研究對(duì)象，選取1997年1月2日到2002年12月31日

2、共六年每個(gè)交易日上證指數(shù)和深證成份指數(shù)的收盤價(jià)為樣本，完成以下實(shí)驗(yàn)步驟：（一）、對(duì)滬深股市的收益率作波動(dòng)性研究（二）、對(duì)股市收益波動(dòng)作非對(duì)稱性的研究（三）、對(duì)滬深股市作波動(dòng)溢出效應(yīng)研究要求：深刻理解本章的概念；對(duì)實(shí)驗(yàn)步驟中提出的問(wèn)題進(jìn)行思考；熟練掌握實(shí)驗(yàn)的操作步驟，并得到有關(guān)結(jié)果。三、 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)（一）、對(duì)滬深股市的收益率作波動(dòng)性研究1. 描述性統(tǒng)計(jì)(1)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，建立工作組打開Eviews軟件，選擇“File”菜單中的“New Workfile”選項(xiàng)，在“Workfile structure type”框中選擇unstructured/undated（思考：為什么用非規(guī)則形式） ，在“Date

3、 range”輸入1444，如下圖14-1： 圖14-1單擊OK ，再在命令行輸入data sh sz,把上證綜指和深圳成指1997-1-2號(hào)到2002-12-31號(hào)數(shù)據(jù)輸入。（2）生成收益率的數(shù)據(jù)列在Eviews窗口主菜單欄下得命令窗口中鍵入如下命令：genr rh=log(sh/sh(-1) ，回車后即形成滬市收益率的數(shù)據(jù)序列，同樣的方法可得深市收益數(shù)劇序列(genr rz=log(sz/sz(-1)。新工作組如圖14-2： 圖14-2（3）觀察收益率sh 的描述性統(tǒng)計(jì)量雙擊選取“rh”數(shù)據(jù)序列，在出現(xiàn)的窗口中選擇view 菜單下“Descriptive Statistics”菜單中的“H

4、istogram and Stats”子菜單，則可得收益率rh 的描述性統(tǒng)計(jì)量，如下圖7-3： 圖7-3 同樣的步驟可得收益率rz 的描述性統(tǒng)計(jì)量。觀察這些數(shù)據(jù)，并得出有關(guān)結(jié)論。2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)（1）再次雙擊選取rh 序列，選擇View 菜單下的子菜單“Unit Root Test”，出現(xiàn)如下窗口（圖7-4）： 圖7-4對(duì)該序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，選擇滯后4階，帶截距項(xiàng)而無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)，所以采用窗口的默認(rèn)選項(xiàng)，結(jié)果如下圖7-5： 圖7-5（2）對(duì)rz 做單位根檢驗(yàn)后，得結(jié)果如圖7-6： 圖7-6（3）思考：結(jié)果分別說(shuō)明數(shù)據(jù)序列rh 、rz 是穩(wěn)定的還是非穩(wěn)定的？ 3.均值方程的確定及殘差序列自相關(guān)檢

5、驗(yàn)通過(guò)對(duì)收益率rh和rz的自相關(guān)檢驗(yàn)(在rh序列窗口，點(diǎn)擊viewcorrelogram)，我們發(fā)現(xiàn)兩市的收益率都與其滯后15階存在顯著的自相關(guān)（思考：如何通過(guò)Eviws 檢驗(yàn)），因此對(duì)兩市收益率的均值就其滯后15階做自回歸，方程都采用如下形式： （1） 對(duì)收益率rh 做自回歸在Eviews主菜單中選擇“ Quick ”，并在下拉菜單中選擇“ Estimation Equation ”,出現(xiàn)如下窗口圖7-7 圖7-7在“Method”中選擇LS（即普通最小二乘法），然后在“Estimation settings”上方空白處輸入圖示變量，單擊“OK”，則出現(xiàn)圖7-8： 圖7-8（2）用Ljung

6、-Box Q 統(tǒng)計(jì)量對(duì)均值方程擬和后的殘差及殘差平方做自相關(guān)檢驗(yàn)：選擇“View”菜單下“Residual Test”子菜單的項(xiàng)，則可得該方程殘差項(xiàng)的自相關(guān)系數(shù)acf值和pacf值（在Lag Specification窗口中選10階），如圖7-9 圖7-9 圖7-10(3) 在命令欄中輸入命令：genr res1=resid2 ，得到該方程殘差平方的數(shù)據(jù)序列res1（2） 同樣，可得序列rz 的回歸方程及回歸方程殘差項(xiàng)的acf值和pacf值，如圖7-11 和圖7-12 ：圖7-9到7-10表明兩回歸方程的殘差都不存在顯著的自相關(guān)，但殘差平方有顯著的自相關(guān)。 圖7-11 圖7-12（5）對(duì)殘差平

7、方做線性圖。雙擊選取序列res1，在新出現(xiàn)的窗口中選擇“View”菜單下的“Line Graph” ，得到res1的線性圖如圖7-13： 圖7-133同樣的，rz的殘差平方res2的線性圖如圖： 圖7-14觀察可以發(fā)現(xiàn)波動(dòng)具有明顯的時(shí)間可變性（time varying）和集簇性（clustering）（6）對(duì)殘差進(jìn)行ARCH-LM Test依照步驟（1），再對(duì)rh 做一次滯后15階的回歸，在出現(xiàn)的equation 窗口中選擇“View”菜單下“Residual Test”子菜單的“Arch-LMTest”項(xiàng)（取滯后一階），得如下結(jié)果（圖7-15）：Heteroskedasticity Test

8、: ARCHF-statistic44.81901 Prob. F(1,1425)0.0000Obs*R-squared43.51334 Prob. Chi-Square(1)0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/16/18 Time: 22:48Sample (adjusted): 18 1444Included observations: 1427 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0

9、.0002182.08E-0510.468990.0000RESID2(-1)0.1746250.0260846.6947000.0000R-squared0.030493 Mean dependent var0.000264Adjusted R-squared0.029813 S.D. dependent var0.000754S.E. of regression0.000743 Akaike info criterion-11.57130Sum squared resid0.000786 Schwarz criterion-11.56392Log likelihood8258.120 Ha

10、nnan-Quinn criter.-11.56854F-statistic44.81901 Durbin-Watson stat2.039487Prob(F-statistic)0.000000 圖7-15 對(duì)rz 方程回歸后的殘差項(xiàng)同樣可做Arch-LMTest ，結(jié)果如圖7-16： 圖7-16得到的結(jié)果同樣說(shuō)明殘差中ARCH效應(yīng)是很顯著的，因此考慮進(jìn)行GARCH類模型建模。（6）GARCH類模型建模選擇“Quick” 菜單下“Estimate Equation”菜單，在出現(xiàn)的如圖7-17窗口中輸入圖示變量，點(diǎn)擊 “OK” 鍵后得到rh 數(shù)據(jù)序列的GRACH (1，1)模型估計(jì)結(jié)果，如圖7

11、-18 ：。 圖7-17 圖7-18同理，rz數(shù)據(jù)序列的GRACH (1，1)模型估計(jì)結(jié)果，如圖7-19： 圖7-19可見(jiàn)，滬深股市收益率條件方差方程中ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)都是高度顯著的，表明收益率序列具有顯著的波動(dòng)集簇性。（7）GARCH-M (1,1) 估計(jì)結(jié)果在“Equation Specification”窗口的“ ARCH-M ”列表中選擇“ Variance ”，單擊“OK”鍵后，得如下估計(jì)結(jié)果，圖7-20： 圖7-20同理，收益率rz的GARCH-M (1,1) 估計(jì)結(jié)果如下圖圖7-21： 圖7-21很明顯，滬深兩市均值方程中條件方差項(xiàng)GARCH的系數(shù)都是顯著的。它們反映兩市

12、的收益與風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系，也說(shuō)明收益有正的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，而且上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)要高于深圳。這說(shuō)明上海股市的投資者更加地厭惡風(fēng)險(xiǎn)（risk averse），要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。（二）、對(duì)股市收益波動(dòng)作非對(duì)稱性的研究1、 TARCH模型估計(jì)結(jié)果與GARCH(1,1)不同的是，在圖7-17中的“ARCH Specification ”下拉列表中選擇“TARCH”，則得rh 、rz的TARCH模型估計(jì)結(jié)果，分別如下圖7-22和圖7-23： 圖7-22 圖7-23估計(jì)結(jié)果中，（RESID0）*ARCH (1) 的系數(shù)都大于零，而且顯著，并有rh 方程的系數(shù)大于rz方程的系數(shù)，這說(shuō)明滬深股市中壞消息引起的波動(dòng)

13、比同等大小的好消息引起的波動(dòng)要大，滬深股市都存在杠桿效應(yīng)。 2. EARCH模型估計(jì)結(jié)果在圖7-17的“ARCH Specification ”下拉列表中再次選擇“EGARCH”，則得rh 、rz的EGARCH 模型估計(jì)結(jié)果，分別如下圖7-24和圖7-25： 圖7-24 圖7-25在EGARCH中，RES/SQRGARCH(1)項(xiàng)系數(shù)的估計(jì)值都小于零而且顯著，這也說(shuō)明了滬深股市中都存在杠桿效應(yīng)。（三）、對(duì)滬深股市作波動(dòng)溢出效應(yīng)研究1. 檢驗(yàn)兩市波動(dòng)的因果性（1） 提取條件方差重復(fù)步驟（7），選擇主菜單欄“Procs”下的“Make Garch Variance Series”，得到殘差項(xiàng)的條件

14、方差數(shù)據(jù)序列GARCH01，同樣的步驟得sz 回歸方程殘差項(xiàng)的條件方差數(shù)據(jù)序列GARCH02。（2）檢驗(yàn)兩市波動(dòng)的因果性在“Workfile”中同時(shí)選中“garch01”和“garch02”，右擊，選擇“Open”“As Group”，在彈出的窗口中點(diǎn)擊“View”“Granger Causality”，并選擇滯后階數(shù)（此處以選擇滯后階數(shù)5為例），結(jié)果如下圖7-26 圖7-26 思考：分別對(duì)1到5階作檢驗(yàn)后，檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了什么？2. 在滬市GARCH-M 模型的條件方差方程中加入深市波動(dòng)的滯后項(xiàng)在“Equation Specification”窗口中，按圖7-27示輸入如下變量，即在模型的條件方差方程中加入了深市波動(dòng)的滯后項(xiàng)。 圖7-27點(diǎn)擊“OK”鍵，則加入滯后項(xiàng)garch02后滬市GARCH-M模型重新估計(jì)的結(jié)果如下（圖7-28）圖7-28與前面圖7-20的結(jié)果比較可見(jiàn)，加入滯后項(xiàng)garch02后，滬市GARCH-M模型中的均值方程的GARCH項(xiàng)估計(jì)值變大，而且更顯著。（思考：這進(jìn)一步說(shuō)明什么?）