Eu não posso falar se stata tem uma função interna para prever modelos GARCH específicos. Eu imagino que eles fazem, mas você pode cavar através dos manuais de ajuda para encontrá-lo. Mais geralmente, suponha que um modelo de Garch (1,1) foi ajustado a X, uma variável com uma média constante de zero. Este modelo é da forma: sigma beta beta sigma beta varepsilon O próximo passo é escalar a variável X pelo desvio padrão condicional sigma para obter varepsilon, os resíduos escalados. Você poderia simular varepsilon sob a suposição relevante (por exemplo, se você estimar o modelo Garch com erros t, então você simularia a partir dessa distribuição). O valor futuro da volatilidade seria então: sigma beta beta sigma beta varepsilon Os valores em t1 são conhecidos, mas depois disso você usaria os valores simulados. Se você quiser apenas obter um único valor para a volatilidade futura, em vez de um grande painel de valores simulados, você pode simplesmente definir varepsilon para ser um vetor de zeros. O que é Autocorrelação A autocorrelação é uma representação matemática do grau de similaridade entre uma determinada série de tempo e uma versão retardada de si mesma ao longo de intervalos de tempo sucessivos. É o mesmo que calcular a correlação entre duas séries temporais diferentes, exceto que a mesma série de tempo é usada duas vezes: uma vez na sua forma original e uma vez atrasada um ou mais períodos de tempo. Carregar o leitor. BREAKING DOWN Autocorrelação A autocorrelação também pode ser referida como correlação retardada ou correlação serial, pois mede a relação entre o valor atual das variáveis e seus valores passados. Ao calcular a autocorrelação, a saída resultante pode variar de 1 a 1 negativo em linha com a estatística de correlação tradicional. Uma autocorrelação de 1 representa uma correlação positiva perfeita (um aumento observado em uma série temporal leva a um aumento proporcional nas outras séries temporais). Uma autocorrelação do negativo 1, por outro lado, representa perfeita correlação negativa (um aumento observado na série de uma só vez resulta em uma diminuição proporcional nas outras séries temporais). A autocorrelação mede as relações lineares mesmo que a autocorrelação seja minúscula, ainda pode haver uma relação não-linear entre uma série de tempo e uma versão retardada de si mesma. Autocorrelação na Análise Técnica A autocorrelação pode ser útil para a análise técnica, que está mais preocupada com as tendências e as relações entre os preços de títulos em vez de uma empresa de saúde financeira ou de gestão. Analistas técnicos podem usar autocorrelação para ver o quanto de um impacto passado preços de uma segurança têm sobre o seu preço futuro. Autocorrelação pode mostrar que há um fator de momento com um estoque. Por exemplo, se você souber que um estoque historicamente tem um alto valor de autocorrelação positivo e você testemunhou o estoque fazendo ganhos sólidos ao longo dos últimos dias, então você pode razoavelmente esperar que os movimentos ao longo dos próximos dias (a série de tempo líder) para coincidir com aqueles Das séries temporais atrasadas e para se moverem para cima. Exemplo de Autocorrelação Suponha que um investidor está olhando para discernir se um estoque retorna em sua carteira exibem autocorrelação os retornos das ações estão relacionados aos seus retornos em sessões de negociação anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelação, o estoque poderia ser caracterizado como um estoque de momentum seus retornos passados parecem influenciar seus retornos futuros. O investidor executa uma regressão com dois retornos de negociação anteriores como as variáveis independentes eo retorno atual como a variável dependente. Ela acha que retorna um dia antes de ter uma autocorrelação positiva de 0,7, enquanto os retornos dois dias antes têm uma autocorrelação positiva de 0,3. Os retornos passados parecem influenciar os retornos futuros, e ela pode ajustar sua carteira para tirar proveito da autocorrelação e do impulso resultante. GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet Este artigo oferece uma introdução simples ao GARCH, seus princípios fundamentais e oferece uma planilha do Excel para GARCH (1,1). Desloque-se para baixo se pretender apenas transferir a folha de cálculo, mas recomendo que leia este guia para que possa compreender os princípios por trás do GARCH. Menos quadrados é um conceito fundamental em estatística, e é amplamente utilizado em muitos campos, incluindo engenharia, ciência, econometria e finanças. Menos quadrados determina como uma variável dependente muda em resposta à variação de outra variável (chamar a variável independente). A diferença entre o valor real eo valor previsto é conhecida como o residual. Montar uma modelagem envolve minimizar a soma dos quadrados dos resíduos. A abordagem de mínimos quadrados assume que o erro quadrático tem a mesma magnitude em todo o conjunto de dados. Esta suposição é conhecida como homocedasticidade. Mas dados financeiros (conhecidos como séries temporais) têm períodos de alta e baixa volatilidade, com períodos de alta volatilidade, muitas vezes se agrupando em conjunto. Isso é conhecido como heteroskecadicity. Em relação à adaptação de modelagem, isto significa que os resíduos variam em magnitude. O agrupamento de volatilidade significa que os dados são correlacionados automaticamente. GARCH é uma ferramenta estatística que ajuda a prever os resíduos em dados k ARCH significa Autoregressive condicional Heteroskedasiticy e está intimamente relacionado com GARCH. O método mais simples para prever a volatilidade do estoque é um desvio padrão de n dias, e permite considerar um ano de rolamento com 252 dias de negociação. Se quisermos prever os preços das ações para o dia seguinte, a média é geralmente um ponto de partida seguro. Mas a média trata cada dia com o mesmo peso. Dando ao passado recente mais significado é mais lógico, com talvez uma média ponderada exponencial sendo um melhor método para prever amanhã estoque preço. No entanto, este método não captura quaisquer dados anteriores a um ano ea ponderação é bastante arbitrária. O modelo ARCH, no entanto, varia pesos em cada resíduo de tal forma que o melhor ajuste é obtido. O GARCH (General Autoregressive Condicional Heteroscedasiticy) é semelhante, mas dá dados recentes mais significado. O modelo GARCH (p, q) tem dois parâmetros característicos p é o número de termos GARCH e q é o número de termos ARCH. GARCH (1,1) é definido pela seguinte equação. H é variância, é o quadrado residual, t denota o tempo. , E são parâmetros empíricos determinados pela estimação de máxima verossimilhança. A equação nos diz que a variância de amanhãs é uma função do residual de hoje em dia, a variância de hoje, a variância média ponderada de longo prazo GARCH (1,1) capta apenas uma vez quadrado residual e uma variância quadrada. Esta não é uma varinha mágica, e os analistas financeiros devem usar a abordagem com um alto grau de cautela. Dada a circunstância apropriada, a variância predita pode ser muito diferente da variância real. Técnicas como o texto da caixa de Ljung são usadas para determinar se alguma autocorrelação permanece nos resíduos. Vários pesquisadores destacaram deficiências nos modelos GARCH (1,1), incluindo sua falha em prever a volatilidade no SampP500 com mais precisão do que outros métodos. GARCH no Excel Esta planilha do Excel utiliza GARCH (1,1) em dados de séries temporais. Você pode usar seus próprios dados, mas a planilha usa a taxa de câmbio GBP / CAD entre maio de 2007 e outubro de 2017 (dados obtidos usando esta planilha de download de dados do Forex). A planilha usa Excel8217s Solver para a estimativa de máxima verossimilhança, mas instruções completas são dadas sobre seu uso. 26 pensamentos sobre ldquo GARCH 8211 Tutorial e Excel Spreadsheet rdquo Olá Eu realmente gostaria de entender passo a passo como construir um modelo de garch Tenho muita necessidade para a minha tese. Eu entendo que eu pego uma coluna de dados de uma coluna de rendimentos e, em seguida, por favor me ajude Como o Free Spreadsheets Master Knowledge Base Mensagens recentes
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