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GARCH模型的建模步骤是什么?
1、如下：时间序列建模都要从平稳性检验开始，做完平稳性检验（如果是考虑多序列的还要做协整检验），就开始做均值模型（arima等），对均值模型的残差进行检验，如果发现又arch效应，才对残差建立Garch模型。
2、以下是利用GARCH模型估计波动率和预测未来股票价格走势的一般步骤：收集历史股票价格数据以及与该公司相关的其他经济指标数据。这些数据可以从各种来源（比如财经新闻、股票网站等）收集。进行数据清理和预处理。
3、一般的GARCH模型可以表示为：Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴ h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵ 其中ht为条件方差，at为独立同分布的随机变量，ht与at互相独立，at为标准正态分布。
金融风险管理:风险价值VaR和局部均值ES的度量
1、风险是与收益相对应的概念，正是因为市场具有波动性，既有获得收益的可能，也有可能造成损失的可能，造成损失的可能就是风险。在风险管理当中我们看重的是风险，而风险的来源是 不确定性 ，也即是 波动 。
2、金融风险管理var是什么意思介绍如下：VaR的定义：风险价值 VaR (Value at Risk)， 是指在一定概率水平（置信水平）下，在一定时间内（如一天，十天等），持有某种证券或投资组合可能遭受的最大损失。
3、在商业银行的风险管理中，VAR（Value at Risk）方法被广泛应用于市场风险管理。 定义：首先，我们来了解一下什么是VAR。
4、功能不同 VaR：直接用货币单位来表示市场风险的大小，但不满足次可加性。ES：满足次可加性，还刻画了尾部分布的均值（期望值）。风险不同 VaR：难以有效反映尾端的小概率事件，导致低估风险。
5、VaR，即可用风险，是指在一定的置信水平下，某一特定资产或资产组合在未来特定时间段内的最大可能损失VaR是一种常用的风险度量工具，它简单直观，易于理解和比较。
GARCH模型及拟合案例
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。
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。
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。GARCH（1，1）模型为：(1)(2)其中， 为回报系数， 为滞后系数， 和 均大于或等于0。
stata： (GARCH(1， 1))： arch xt， arch(1) garch(1)个人而言，我比较喜欢用stata做ARCH和GARCH （1）TGARCH称为门限ARCH模型，表示利好消息和利空消息对条件方差的影响不同。
arch检验n和p怎么确定
1、根据实际情况而定，先做普通的回归分析得到残差，然后分析残差序列的自相关图和自相关函数，看他们的衰减规律确定相应的阶数。自回归条件模型中通常使用2阶模型ARCH(2)，高阶模型一来麻烦二来并不实用。
2、原假设为真，被拒绝的概率，控制其小于0.05，在医学中，我们宁可犯第一类错误，即原假设为真，被拒绝的概率，也不能容忍接收一个错误的假设，去增大犯第一类错误的概率。
3、(ARCH)检验。这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数，而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项，ut-22的函数。
4、残差平方序列具有短期相关性。archtest检验是一种用于分析时间序列数据的统计方法，其中p值很小说明了残差平方序列具有短期相关性。archtest检验可以用来检验金融、经济、环境等领域时间序列数据的波动性。
5、P指的是穿越次数，即相频特性与-π线的正负穿越次数之差的绝对值。N指的是积分环节的个数，即补正负穿越次数之差的绝对值乘以π/2。奈氏稳定判据n求法：从w=0+出发，逆时针补积分个数*π/2。
6、ARCH模型的P值小于0.05，说明结果显著，这表明残差平方序列具有短期相关性。
到此，以上就是小编对于残差算法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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