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Arch模型在股市行情分析中的应用


全文字数:7000字左右  原创时间:<=2022年

【内容摘要】

Arch模型在股市行情分析中的应用

 

作为衡量股票市场质量及效率的重要指标,关于收益率的研究一直都是经济和金融领域分析的热点。在传统的计量模型中,我们假定标准差或方差是恒定的,但是在实际的金融市场中,收益率会随着时间的变化而发生变化,传统的统计方法已经无法反映这些特征了,ARCH模型(自回归条件异方差模型)随之产生,用来分析具有异方差性质的时间序列,极大地提高了模型拟合的精度。此后,ARCH模型得以迅速发展,学者们在 ARCH 模型的基础上进行改进,GARCH模型是 ARCH模型的推广和拓展。与只适用于异方差函数短期自相关过程的ARCH模型相比,GARCH模型更能反应数据之间的长期自相关性,可以有效地模拟具有长期记忆性的异方差函数。
本文以 2010年至 2020年上证指数的收盘价为研究对象,采用ARMA模型和 GARCH模型的分析方法,对股票市场的收益率进行了分析,并在前人研究的基础上,将ARCH模型与GARCH模型的结合起来,以期得到一个合适的股市预测模型。
关键字:ARCH模型;ARMA模型;GARCH模型;时间序列;R语言

 

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