【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

接着,我们对残差进行ARCH效应检验,检查模型残差是否存在条件异方差。ARCH检验的统计量越大,表明异方差性越强。结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们...

大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究

模型的诊断主要包括残差分析、模型拟合优度检验等。残差分析用于检查模型的残差是否符合正态分布、独立性和方差齐性等假设条件;模型拟合优度检验则通过计算R方值、AIC值等指标来评估模型的拟合效果。如果模型诊断结果不理想,需要对模型进行调整,如重新选择阶数、添加趋势项或季节性项等。在模型调整过程中,还需要考虑其他...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

识别异方差的方法包括使用残差图(如观察是否存在向外开口或闭合的漏斗形状)和统计检验(如White检验)。自相关:自相关是指回归模型的误差项之间存在相关性,这通常是由于时间序列数据中的遗漏变量、数据生成过程的动态性等原因引起的。自相关会影响回归系数的估计值和假设检验的准确性。可以使用统计检验(如Durbin-Wats...

R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR

ACF和PACF图清楚地表明显着相关性。另一种检验平方残差异方差性的方法是对a1和β1参数进行显着性检验。#模型定义ugarchpec(varin,mean.modelfit(sec=model.spec')a1和β1都显着不同于零,因此假设残差随时间变化的波动率是合理的。σt??12项的连续替换,GARCH方程可以写为:当我...

回归模型中,异方差性问题如何解决?

异方差性的检测方法1、残差图通过绘制残差图,将残差项分别与模型的自变量X或者因变量Y,作散点图,查看散点是否有明显的规律性。残差图通常存在异方差时,散点图会呈现出自变量X值越大,残差项越大/越小的分布规律。如上图中散点图呈现出这样的规律性,说明模型具有异方差性。

从六方面看股指期货与A股市场波动性关系

模型第二个公式中,m表示方差自相关性的阶数,n表示移动平均的阶数,m,n的大小由计量软件EViews提供的异方差分析图确定(www.e993.com)2024年11月6日。为常数项,是时间序列的方差,是滞后阶的残差序列,是滞后阶的残差平方序列。GARCH模型解决了异方差性问题,很大程度上可以合理刻画波动率变化,但仍有一些不完善之处。TARCH模型又称为门限模型(Thres...

上证50ETF期权对标的市场波动性的影响

由此说明,GARCH(1,1)模型可以消除残差序列的条件异方差性,也充分吻合了上证50ETF的日收益率序列。非对称TARCH建模由于新型金融产品的出现对现货市场的冲击可能具有非对称性特征,所以我们采用带虚拟变量的TARCH模型来验证,具体形式如下:上证50ETF日收益率序列的TARCH(1,1)模型参数估计结果如下:...

如何检测时间序列中的异方差(Heteroskedasticity)

检测异方差性你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。White检验;Breusch-Pagan检验;Goldfeld-Quandt检验这些检验的主要输入是回归模型的残差(如普通最小二乘法)。零假设是残差的分布方差相等。如果p值小于显著性水平,则拒绝该假设。这就说明时间序列是异方差的,检验显著性水平通常...

股指期货:股指期货套保对冲与展期策略方法论

常用的套保比例计算模型包括等市值、OLS、向量误差修正模型、广义自回归条件异方差模型，本章节主要介绍了不同套保比例的计算方法，并通过实证比较了不同计算方法的特点。从计算的便捷性与最终的套保效果出发，使用OLS计算套保比例是最优解；套保比例计算方法的选择对组合收益风险比的优化效果有限，期货端的收益增强还是应...

基于基差因素考虑的套期保值模型效率对比分析

结果表明，模型能够较好地拟合，各系数均影响显著，且对模型的残差进行异方差检验时，并没有显著的异方差现象，表明模型能够较好地反映序列的波动特征。图为郑棉考虑基差影响因素的动态套期保值比率本文通过对现货收益率和修正后的期货收益率序列进行动态套期保值分析，利用二元N-Copula函数对原始数据的相关结构进行解析。