Tag Archives: GARCH

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化

Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路,分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR(Value at Risk)和回测分析花旗公司股票时间序列数据

此分析的目的是构建一个过程,以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。   WeChat Tenc

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R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。

R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用

最近,我们继续对时间序列建模进行探索,研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值(ARIMA)和广义自回归条件异方差(GARCH)模型。它们在量化金融文献中经常被引用。

 
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