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var和garch有什么联系
garch
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var
是干嘛的
答:
用来管理金融资金风险的。
garch-var作为当今国际流行的风险管理工具,被广泛地应用于各种金融资产的风险管理
。作为静态VAR模型的改进形式,GARCH-VAR模型考虑了资产收益率并不一定服从正态分布。GARCH-VAR模型在度量开放式基金风险中具有明显优势,但同时也存在一定的不足,需要进一步改进。投资有风险,请谨慎...
garch
初始值 波动率
答:
garch初始值波动率:以哈飞股份(600038)为例,运用GARCH(1,1)模型计算股票市场价值的波动率。ABDL提出了
VAR
—RV模型,即所谓的长记忆高斯向量自回归对数实际波动率模型,并且用第T日的实际波动率分别和VAR—RV
及GARCH
(1,1)利用直到T一1日的信息预测第T日的波动率的结果比较,发现VAR—RV的预测精度远...
国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法
答:
实际上,也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势,因此本节引入基于GED分布的
GARCH
模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的
VaR
。 计算出石油市场的VaR风险值之后,为了给有关方面提供准确可靠的决策支持,有必要对计算结果进行检验,以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此,本...
如何用计量经济学方法对股票市场的波动进行预测和解释?
答:
时间序列模型 时间序列模型是一种用于预测股票市场波动的常用方法。它基于历史数据建立模型,用于预测未来的趋势。时间序列模型包括ARIMA模型、
GARCH
模型、
VAR
模型等。其中,ARIMA模型可以用于预测时间序列数据的未来趋势,GARCH模型可以用于预测股票市场波动的大小和方向,VAR模型可以用于预测多个变量之间的相互影响...
管理金融风险的三种不同而又相互
联系
的方法
答:
在Gamma-类模型中,证券组合的价值函数均取二阶近似,其中Gamma-正态模型假定市场因子的变化服从多元正态分布,Gamma-
GARCH
模型使用GARCH模型描述市场因子。三、蒙特o卡罗模拟法 分析方法利用灵敏度和统计分布特征简化了
VAR
。但由于对分布形式的特殊假定和灵敏度的局部特征,分析方法很难有效处理实际金融市场的...
根据
garch
(1,1)模型写出条件方差方程后怎样计算
VAR
,用的是t分布,自由...
答:
garch
求的是时变的波动率西格玛,你这个时变得西格玛带入到
Var
的计算公式里面求出来
VaR
就可以了!分布的选取看你的这组数据服从的分布,通常用正态分布,但是有尖峰厚尾的时候可以用一些后尾分布代替,如t分布,GED,levy过程等,分位数的算法很多,一般的正态分布,T 等都可以查表的,其实excel里面有...
初级,中级,高级计量经济学内容都
有哪些
区分
与
衔接
答:
2、Intermediate Level(在这个阶段中,你会根据数据的特征,排列组合各种模型。)数据有尖峰肥尾的特点,通常会考虑撤换正态分布,而启用Student’s T分布,或者AEPD分布等(比如,Jin (2012))。如果数据存在异方差,通常会考虑将CAPM,
VAR
等理论模型
与GARCH
相联,使用GARCH来描述异方差(比如,Chen et....
金属矿产品市场风险预测模型
答:
一般情况下,从失败天数与失败率来看,
GARCH
模型能更好地刻画股市收益率的变动。从计算的
VaR
值来看,Hs法明显比GARCH模型下高估了风险。VaR方法是在假设正常市场条件下对市场风险进行估算。 在估算结果的可靠性方面,Hs法过于直接依赖历史数据。因此,当选取的考察期没有代表性时,则Hs估算出的VaR值不能很好地反映市场风险...
实际波动率的
与GARCH
的比较
答:
因为
GARCH
(1,1)用到的是直到T一1日的日收益平方,而
VAR
—RV利用的却是直到T一1日的日内收益数据,它是基于长记忆的动态模型。这是它优于前者的关键。GARCH(1,1)模型在预测精度方面的不足并不是模型本身的错,而是在日收益中的噪声使得GARCH模型在预测方面显得力不从心,相反却体现了用日内数据...
你好,请教一下通过
garch
模型算
var
的问题
答:
你先弄清楚
VaR
的公式是
什么
。它的关键因子是变量的方差这一项,然后从TGARCH(2,1)-GED模型中得到条件方差,带入VaR计算即可。
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