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