GARCH模型建模

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以1995年1月至2000年8月日元兑美元汇率值序列ARCH建模分析(共1427个

值）日元兑美元汇率值序列JPY

1.画出时序图

2davichi 不要说再见.

JPY

150

140

10

120

110

100

90

80

做单位根检验

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存在单位根ableton，对差分后后数据做分析，差分后数据是否平稳

DJPY

6

4

2

0

-2

-4

-6

-8

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确定模型AR()MA()

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AR（1）前面的系数显著为0，于是去掉ar(1)

建立模型，参数显著性检验通过无言的原唱，残差是否是白噪声

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结果表明是白噪声序列，继续检验残差平方是否是自回归模型

有自相关性，做ARCH效应检验

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对话框选择ARCH效应

会发现有ARCH效应红尘情歌 高安vs黑鸭子，拒绝原假设（H0:a1=a2=…=aq=0豫剧清风亭,即无条件异方差效应）

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多次尝试，对残差平方定阶，选择7阶（PACF7阶截尾）

参数太多levels，考虑GARCH(1,1)模型

把均值模型和方差模型联立一起考虑

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这里可以尝试ARCH-M模型，TGARCH模型等

会发现均值模型里面ar(2)前面的系数显著为零一念之间，于是剔除ar(2)halfway,重新建模

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)

DJPY

t

0.0676DJPY

t1





t

)

h

t

0.00650.0428



t

2

1

0lywww.9504h

t1

画出残差的QQ图

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在方程的对话框里选择forecast200，静态预测，便可模拟原始数据

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