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一般做garch的都是用原始数据,就是上证指数做变换后的数据。。波动率有很多种求法,garch就是其中一种。如果用你的思路和给出的波动率和收益,garch就是arma的 *** 求波动率。
那就是以波动率平方为因变量,滞后的波动率平方(有的不同阶数可能,用统计量筛选),滞后的收益平方为自变量做回归。
[img]Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学 *** 与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
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。
一般的GARCH模型可以表示为:
Y(t)=h(t)^1/2*a(t) ⑴
h(t)=h(t-1)+a(t-1)^2 ⑵
其中ht为条件方差,at为独立同分布的随机变量,ht与at互相独立,at为标准正态分布。⑴式称为条件均值方程;⑵式称为条件方差方程,说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征,也可假设 服从其他分布,如Bollerslev (1987)假设收益率服从广义t-分布,Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外,许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性,而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时,股价下跌,收益率的条件方差扩大,导致股价和收益率的波动性更大;反之,股价上升时,波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降,如果假设公司债务不变,则公司的财务杠杆上升,持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中,正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的,因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。
你只需下载股票每日历史价位就可以了。比方说你下载的是每日开盘价(用每日均价也是可以的),记为S1,S2, S3。。。然后,你需要把这些数字转换成价格日变化率,即(S2-S1)/S1, (S3-S2)/S2,...等等,然后把这组变化率数据导入Eviews, 按下面链接页面的步骤操作就可以,很容易的。
套期保值比率的计算 *** :国外: 一、 Johnson提出运用最小二乘法(OLS)将期货与现货价格的差分进 。行线性回归以达到最小方差拟合。 二、 Ederington在此基础上对小麦、玉米、债券等期货合约运用OLS 。法估计套期保值比率,得出套期保值比率和套期保值绩效随套期保值期限的延长而增加的结论。 三 、Ghosh在对利用标准普尔500指数期货为几种股票组合进行套 。期保值的实证研究中发现,由于忽略了期货和现货价格之间可能存在的协整关系,从传统的OLS模型中获得的套期保值比率将被低估,提出运用误差修正模型(ECM)估计更优套期保值比率。 四、 Cecchetti利用ARCH模型对美国国债期货合约的效用更大动态 套期保值比率进行估计,发现套期保值比率随着合约持有时间的变长而变得更高。 五、 Baillie和Myers通过考察商品期货市场,发现与传统的常数静态 套期保值策略相比,基于GARCH模型的动态套期保值策略能够改善套期保值的效果。 《基于中国市场的更优套期保值比率模型绩效实证检验》 在过去四十多年的时间里,随着金融市场和理论研究的不断发展,传统OLS更优套期保值比率确定模型越来越不符合金融市场的实际情况,随着金融市场的复杂化和波动加剧,其套期保值绩效日趋下降。因此,后续的研究者不断地对其进行改进,并且不断提出新的模型用于更优套期保值比率的研究。这一问题的研究发展过程有两条主线: (1)在传统OLS模型的框架内继续研究并提出改进,主要有B一VAR模型、OLS一CI模型、ECM模型等,这类模型可以通过估计模型参 数直接得到更优套期保值比; (2)由单变量GARCH模型发展到各种复杂的多元GARCH模型,主要有VECH模型、BEKK模型、CCC常相关多元GARCH模型、DCC动态相关多元GARCH模型、Copula一GARCH模型等,这类模型主要是通过模型估计出方差一协方差矩阵或条件相关系数,然后再计算求出更优套期保值比率。
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