binh, p.t. 2013. lecture 6. arch models
Post on 29-Dec-2015
9 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
AutoRegressive Conditional
Heteroscedasticity (ARCH)
Dự báo và Phân tích dữ liệu
(14/11/2013)
Phùng Thanh Bình
ptbinh[a-còng]ueh.edu.vn
NỘI DUNG
Giới thiệu
Mô hình ARCH
Kiểm định ảnh hưởng ARCH
Mô hình GARCH
Mô hình GARCH-M
Mô hình TGARCH
Mô hình hóa các nhân tố ảnh
hưởng phương trình phương sai
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
LOG(FTSE)
-.100
-.075
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
LOG(FTSE/FTSE(-1))
1
2
3
4
5
6
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
LOG(SAM)
-.7
-.6
-.5
-.4
-.3
-.2
-.1
.0
.1
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
LOG(SAM/SAM(-1))
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
LOG(CLOSE_ACB)
-.5
-.4
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
LOG(CLOSE_ACB/CLOSE_ACB(-1))
MÔ HÌNH ARCH
Mô hình ARCH(1)
MÔ HÌNH ARCH
Mô hình ARCH(2)
MÔ HÌNH ARCH
Mô hình ARCH(3)
MÔ HÌNH ARCH
Mô hình ARCH(q)
ẢNH HƯỞNG ARCH
ARCH effect là gì?
Các bước kiểm định:
• Ước lượng phương trình
Yt = b1 + b2Xt + et
• Ước lượng PT hồi quy phụ
• Kiểm định giả thiết
2
ptp
2
2t2
2
1t10
2
t eˆ...eˆeˆˆe
0...:H p210
VÍ DỤ (ARCH.wk1):
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH ARCH
.0000
.0001
.0002
.0003
.0004
.0005
.0006
.0007
90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
ARCH1 ARCH8
Mô hình GARCH(p,q) có dạng:
MÔ HÌNH GARCH
Mô hình GARCH(1,1) có dạng:
(7)
Lưu ý: Mô hình GARCH(1,1) ~
ARCH( )!!!
MÔ HÌNH GARCH
21t11t10t uh h
GARCH(1,1)
GARCH(2,1)
GARCH(1,2)
GARCH(2,2)
GARCH(3,2)
GARCH(4,2)
GARCH(4,1)
GARCH(5,1)
.0000
.0001
.0002
.0003
.0004
.0005
.0006
.0007
90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
ARCH8 GARCH1_1
.0000
.0001
.0002
.0003
.0004
.0005
90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
GARCH1_1 GARCH4_1
Mô hình GARCH-M có dạng:
MÔ HÌNH GARCH-M
Mô hình GARCH-M có dạng:
MÔ HÌNH GARCH-M
GARCH(1,1)-M
1t2
1t12
1t11t10t duuh h
Mô hình GARCH-M có dạng:
= 1 if et < 0 (bad news)
= 0 if et > 0 (good news)
MÔ HÌNH TGARCH
top related