ARCH模型在股票收益率分析中的应用是怎样的？

1. ARCH模型在股票收益率分析中的应用是怎样的？

假设用标准差表示的条件波动率在某一期间围绕0.5%和3%之间波动。如果投资者有一个对应与标准普尔500指数的资产组合，那么明天该投资者有多少资本面临损失？假设预测标准差是0.5%，他的损失(99%的概率)将不会超过资产组合价值的1.2%。如果预测标准差是3%，相应的资本损失将高达6.7%。同样，在银行和其他金融机构计算资产组合的市场风险时，在险价值(VaR：ValueatRisk)也至关重要。从1996以来，巴塞尔(Basle)国际协议规定了银行在控制资本充足率时要使用在险价值。ARCH成为金融部门风险评估中不可缺少的工具。

2. GARCH模型的参数估计方法有哪些

用ucsd包里的full_bekk_mvgarch，残差对之前残差的回归中，之前残差的系数是否显著，如果显著就有GRACH。
自从Engle(1982)提出ARCH模型分析时间序列的异方差性以后，波勒斯列夫T.Bollerslev(1986)又提出了GARCH模型，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。

3. 什么是arch模型和garch模型？

1、ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。
2、GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。
（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986年）。GARCH（p，q）模型为：



（2）GARCH-M模型把异方差项引入平均数方程式。一个简单的GARCH-M（1，1）模型可以表示为：







扩展资料：
GARCH的发展：
传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设：假定时间序列变量的波动幅度（方差）是固定的，不符合实际，比如，人们早就发现股票收益的波动幅度是随时间而变化的，并非常数。这使得传统的时间序列分析对实际问题并不有效。
罗伯特·恩格尔在1982年发表在《计量经济学》杂志（Econometrica）的一篇论文中提出了ARCH模型解决了时间序列的波动性（volatility）问题，当时他研究的是英国通货膨胀率的波动性。
参考资料来源：百度百科-GARCH模型
参考资料来源：百度百科-ARCH模型

4. 什么是ARCH效应？不是解释英文缩写。。。

volatility波动率可以用自回归模型来解释 也就是说未来的波动可以用波动的历史来预测

5. ARCH模型的简介

作为一种全新的理论，ARCH模型在近十几年里得到了极为迅速的发展，已被广泛地用于验证金融理论中的规律描述以及金融市场的预测和决策。ARCH模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。被认为是最集中反映了方差变化特点而被广泛应用于金融数据时间序列分析的模型。ARCH模型是过去20年内金融计量学发展中最重大的创新。所有的波动率模型中,ARCH类模型无论从理论研究的深度还是从实证运用的广泛性来说都是独一无二的。 ARCH模型指自回归条件异方差模型，该模型针对因变量的方差进行描述并预测。其中，被解释变量的方差按照公式的设定而依赖于该变量的过去值，或依赖于一些独立的外生变量。

6. 计量经济学中分析XY两组数据的关系，除了用线性回归，ARCH-GARCH这两种方法以外，还能用什么方法分析?

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，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。　　1、Eviews是什么　　Eviews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。　　Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。　　Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。　　Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。　　2、Eviews系统介绍　　EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面；最新的建模工具，快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具，EViews 是强大，灵活性和便于使用的功能。EViews 预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews软件在Windows环境下运行，操作接口容易上手，使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。　　应用领域　　■ 应用经济计量学 ■ 总体经济的研究和预测　　■ 销售预测 ■ 财务分析　　■ 成本分析和预测 ■ 蒙地卡罗模拟　　■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测　　EViews主要功能　　引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：　　（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；　　（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；　　（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；　　（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；　　（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；　　（6）对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计；　　（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；　　（8）估计和分析向量自回归系统；　　（9）多项式分布滞后模型的估计；　　（10）回归方程的预测；　　（11）模型的求解和模拟；　　（12）数据库管理；　　（13）与外部软件进行数据交换

7. eviews的ARCH模型的估计结果怎么写

给你举个例子吧，可以对应来写：


分析如下：

希望能帮到你。

8. 请问下 ARCH 模型的 用途 和重要性是什么？要具体点的

“ARCH模型作为一种全新的理论，能模拟时间序列变量的波动性的变化，它在计量金融领域中应用较为广泛。