尖峰模型國際金融

① 什麼是arch模型和garch模型

1、ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全稱「自回歸條件異方差模型」，解決了傳統的計量經濟學對時間序列變數的第二個假設（方差恆定）所引起的問題。

2、GARCH模型稱為廣義ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)發展起來的。

（1）GARCH模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986年）。GARCH（p，q）模型為：

(1)尖峰模型國際金融擴展閱讀：

GARCH的發展：

傳統的計量經濟學對時間序列變數的第二個假設：假定時間序列變數的波動幅度（方差）是固定的，不符合實際，比如，人們早就發現股票收益的波動幅度是隨時間而變化的，並非常數。這使得傳統的時間序列分析對實際問題並不有效。

羅伯特·恩格爾在1982年發表在《計量經濟學》雜志（Econometrica）的一篇論文中提出了ARCH模型解決了時間序列的波動性（volatility）問題，當時他研究的是英國通貨膨脹率的波動性。

② 跑跑GF什麼時候出尖峰SR

這個不太好說的,不過應該在五一左右吧!
合金和暴烈都出的這么快,尖鋒也慢不了的,

③ 金融數據的尖峰厚尾特徵是什麼意思

金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分布的偏度為0，峰度為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析。

但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。

厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。

直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。

(3)尖峰模型國際金融擴展閱讀：

基金收益率不服從正態分布，存在顯著的尖峰厚尾特性，我國基金市場還不是有效市場。人民幣匯率收益率波動有集群性效應，不符合正態分布，有尖峰厚尾的特點。結果表明穩定分布能更好的擬和中國股票收益率的實際分布，穩定分布較好的處理中國股票市場中的「尖峰尾」現象。

但很多資本市場上的現象無法用EMH解釋，如證券收益的尖峰厚尾，證券市場的突然崩潰，股價序列的長期記憶性等。對期貨價格數據進行統計分析，發現期貨價格具有「尖峰厚尾」特性。實證結果表明：我國股價波動具有尖峰厚尾特徵、異方差性特徵和波動的持續性和非對稱特徵。

而股票市場的收益率從分布的角度看，並不服從標準的正態分布，而是呈現出一種「尖峰、厚尾」的特徵。

④ 金融時序為什麼大多是尖峰厚尾

群集效應，即方差間的自相關現象。

⑤ AR模型的MA模型

MA模型(moving average model)滑動平均模型，模型參量法譜分析方法之一，也是現代譜估中常用的模型。
設一個離散線性系統，輸入u(n)是一個具有零均值與方差為σ的白雜訊序列，輸出是x(n)，該離散線性系統的輸出和輸入之間的關系可用如下圖3的差分方程來表示。
其系統函數為圖4。
式中X(Z)為輸出信號x(n)的Z變換，U(Z)為輸入信號u(n)的Z變換，br(r=0，…M)是系數。式①表達的信號模型稱為MA模型，又稱移動平均模型。按公式的物理意義可以解釋為模型表示現在的輸出是現在和過去M個輸入的加權和。按②式，MA模型是一個全零點模型。
用MA模型法求信號譜估計的具體作法是：①選擇MA模型，在輸入是沖激函數或白雜訊情況下，使其輸出等於所研究的信號，至少應是對該信號一個好的近似。②利用已知的自相關函數或數據求MA模型的參數。③利用求出的模型參數估計該信號的功率譜。
在ARMA參數譜估計中，大多數估計ARMA參數的兩步方法都首先估計AR參數，然後在這些AR參數基礎上，再估計MA參數，然後可求出ARMA參數的譜估計。所以MA模型參數估計常作為ARMA參數譜估計的過程來計算。

⑥ 您好，我想請問下您有沒有在simulink中模擬過statcom模型，我模擬出現了尖峰的波形，不知道為什麼

冒個泡。。。

⑦ 高達模型的區別

TV版是1/100的比例，沒有內部結構，組裝較為簡單。
MG可以說是大師級，有內部結構（即骨架）。零件多，活動性高，分色良好，各方面都不錯。也是1/100的比例。
PG則是完美級，有十分精細的結構。是高達模型的尖峰之作，活動性，分色等是所有高達模型中最好的，當然價格也昂貴。比例是1/60.
詳細的可以去這個網站，會有幫助的。
http://www.78dm.net/indexgd.htm

⑧ 什麼叫官方模型

刻一個雜訊的發生是服從正態分布。該正態分布的均值為零，方差是一個隨時間變化的量(即為條件異方差)。並且這個隨時間變化的方差是過去有限項雜訊值平方的線性組合(即為自回歸)。這樣就構成了自回歸條件異方差模型。

由於需要使用到條件方差，我們這里不採用恩格爾的比較嚴謹的復雜的數學表達式，而是採取下面的表達方式，以便於我們把握模型的精髓。見如下數學表達：

Yt = βXt＋εt (1)其中，

* Yt為被解釋變數，
* Xt為解釋變數，
* εt為誤差項。

如果誤差項的平方服從AR(q)過程，即εt2 =a0＋a1εt－12 ＋a2εt－22 ＋ …… ＋ aqεt－q2 ＋ηt t =1,2,3…… (2)其中，

ηt獨立同分布，並滿足E（ηt）= 0, D(ηt)= λ2 ,則稱上述模型是自回歸條件異方差模型。簡記為ARCH模型。稱序列εt 服從q階的ARCH的過程，記作εt －ARCH(q)。為了保證εt2 為正值，要求a0 >0 ,ai ≥0 i=2,3,4… 。

上面（1）和（2）式構成的模型被稱為回歸－ARCH模型。ARCH模型通常對主體模型的隨機擾動項進行建模分析。以便充分的提取殘差中的信息，使得最終的模型殘差ηt成為白雜訊序列。

從上面的模型中可以看出，由於現在時刻雜訊的方差是過去有限項雜訊值平方的回歸，也就是說雜訊的波動具有一定的記憶性，因此，如果在以前時刻雜訊的方差變大，那麼在此刻雜訊的方差往往也跟著變大；如果在以前時刻雜訊的方差變小，那麼在此刻雜訊的方差往往也跟著變小。體現到期貨市場，那就是如果前一階段期貨合約價格波動變大，那麼在此刻市場價格波動也往往較大，反之亦然。這就是ARCH模型所具有描述波動的集群性的特性，由此也決定它的無條件分布是一個尖峰胖尾的分布。