股票價格arch

⑴ ARCH模型在股票收益率分析中的應用是怎樣的

假設用標准差表示的條件波動率在某一期間圍繞0.5%和3%之間波動。如果投資者有一個對應與標准普爾500指數的資產組合，那麼明天該投資者有多少資本面臨損失？假設預測標准差是0.5%，他的損失(99%的概率)將不會超過資產組合價值的1.2%。如果預測標准差是3%，相應的資本損失將高達6.7%。同樣，在銀行和其他金融機構計算資產組合的市場風險時，在險價值(VaR：ValueatRisk)也至關重要。從1996以來，巴塞爾(Basle)國際協議規定了銀行在控制資本充足率時要使用在險價值。ARCH成為金融部門風險評估中不可缺少的工具。

⑵ 期權價格收益率沒有ARCH效應 不能用GARCH 建模 那麼應該如何求波動率

這需要看你的研究方向，也就是你要求的波動率主要看的影響方向

⑶ 股票數據不連續怎麼做arch

我要數據降次這個東西的話，其實非常難，也非常簡單，上網上都有

⑷ 度量股票市場的波動性有哪些常見方法

1.首先你要知道股票的數據是時間序列數據。
經研究表明，股票數據是有自相關性的，專所以古典的回屬歸模型擬合常常是無效的。

2.另外股票數據序列是具有平穩性，或一階差分、高階差分平穩性
所以一般來說都會採用平穩性時間序列模型。
簡單的如AR(p), MA(q), ARMA(p,q)模型等。

3.但由於這些數據往往還有條件異方差性。進一步的模型修正
有ARCH(p) , GARCH(p,q)等模型。

3中的模型是現今一些研究股票波動的主流手段的基礎。

4.如果要研究多支股票波動的聯合分布，可以用Copula理論進行建模(這個一般用於VaR,ES風險度量，比較前沿，國內90年代才開始引進，但並不算太難)

5.另外還有一些非實證的手段，那是搞數學的弄的了

⑸ eviews中如何用garch（1，1）計算股票波動率

打開Eviews然後點擊Quick然後點擊Equation Estimation，然後選擇ARCH方法，然後估計就行了
股票波動率:
波動率是指標的資產投資回報率的變化程度，有實際波動率和歷史波動率之分。它是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。下面我們將對波動率的計算及交易策略進行詳細講解，希望對股民有一定的指導意義，趕緊跟著小編一起學習波動率的知識吧！
一、波動率：概述
波動率是指標的資產投資回報率的變化程度，有實際波動率和歷史波動率之分。它是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。
（一）、實際波動率
實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。
（二）、歷史波動率
歷史波動率是指投資回報率在過去一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。
二、波動率：計算
江恩理論認為，波動率分上升趨勢的波動率計算方法和下降趨勢的波動率計算方法。
（一）、上升趨勢的波動率計算方法是：在上升趨勢中，底部與底部的距離除以底部與底部的相隔時間，取整。
上升波動率=（第二個底部-第一個底部）/兩底部的時間距離
（二）、下降趨勢的波動率計算方法是：在下降趨勢中，頂部與頂部的距離除以頂部與頂部的相隔時間，取整。並用它們作為坐標刻度在紙上繪制。
下降波動率=（第二個頂部-第一個頂部）/兩頂部的時間距離
三、波動率：交易策略
對於投資者來說，期貨市場上除了牛熊市之外，更多的時間處於一種無法辨別價格走勢或者價格沒有大幅變化的狀況。此時的交易策略可以根據市場波動率的大小具體細分。當市場預期波動較小價格變化不大時，可採取賣出跨式組合和賣出寬跨式組合的策略。當預期市場波動較大但對價格上漲和下跌的方向不能確定時，可採取買入跨式組合和買入寬跨式組合的策略。
賣出跨式組合由賣出一手某一執行價格的買權， 同時賣出一手同一執行價格的賣權組成。
採用該策略的動機在於：認為市場走勢波動不大，可以賣出期權賺取權利金收益。但是一旦市場價格發生較大波動，那就要面對遭受損失的風險。
「波動率」：波動率是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。經過上面對波動率計算方法和交易策略的學習，相信投資者對波動率有了一定的了解。此外投資者在運用波動率指標時還需結合均線和波浪理論來綜合分析.

⑹ 美股阿齊煤炭的最新股票價格是多少

阿齊煤炭 NYSE:ACI Arch Coal Inc
最新價格1.49美元，近期呈下跌趨勢

⑺ 羅伯特·恩格爾提出的ARCH模型有什麼樣的地位

為了尋求對股票市場價格波動行為更為准確的描述和分析方法，許多金融學家和計量學家嘗試用不同的模型與方法處理這一問題。其中，恩格爾於1982年提出的ARCH模型，被認為是最集中反映了方差變化特點而被廣泛應用於金融數據時間序列分析的模型。ARCH模型是過去20年內金融計量學發展中最重大的創新。目前所有的波動率模型中，ARCH類模型無論從理論研究的深度還是從實證運用的廣泛性來說都是獨一無二的。

⑻ 如何用GARCH(1,1)求股票的具體波動率數據

以哈飛股份(600038)為例，運用GARCH（1,1）模型計算股票市場價值的波動率。

GARCH（1,1）模型為：

(1)

(2)

其中， 為回報系數， 為滯後系數， 和 均大於或等於0。

（1）式給出的均值方程是一個帶有誤差項的外生變數的函數。由於是以前面信息為基礎的一期向前預測方差，所以稱為條件均值方程。

（2）式給出的方程中： 為常數項， （ARCH項）為用均值方程的殘差平方的滯後項， （GARCH項）為上一期的預測方差。此方程又稱條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特徵。

通過以下六步進行求解：

本文選取哈飛股份2009年全年的股票日收盤價，採用Eviews 6.0的GARCH工具預測股票收益率波動率。具體計算過程如下：

第一步：計算日對數收益率並對樣本的日收益率進行基本統計分析，結果如圖1和圖2。

日收益率採用JP摩根集團的對數收益率概念，計算如下：

其中Si，Si-1分別為第i日和第i-1日股票收盤價。

圖1 日收益率的JB統計圖

對圖1日收益率的JB統計圖進行分析可知：

（1）標准正態分布的K值為3，而該股票的收益率曲線表現出微量峰度（Kurtosis=3.748926>3），分布的凸起程度大於正態分布，說明存在著較為明顯的「尖峰厚尾」形態；

（2）偏度值與0有一定的差別，序列分布有長的左拖尾，拒絕均值為零的原假設，不屬於正態分布的特徵；

（3）該股票的收益率的JB統計量大於5%的顯著性水平上的臨界值5.99，所以可以拒絕其收益分布正態的假設，並初步認定其收益分布呈現「厚尾」特徵。

以上分析證明，該股票收益率呈現出非正態的「尖峰厚尾」分布特徵，因此利用GARCH模型來對波動率進行擬合具有合理性。

第二步：檢驗收益序列平穩性

在進行時間序列分析之前，必須先確定其平穩性。從圖2日收益序列的路徑圖來看，有比較明顯的大的波動，可以大致判斷該序列是一個非平穩時間序列。這還需要嚴格的統計檢驗方法來驗證，目前流行也是最為普遍應用的檢驗方法是單位根檢驗，鑒於ADF有更好的性能，故本文採用ADF方法檢驗序列的平穩性。

從表1可以看出，檢驗t統計量的絕對值均大於1%、5％和10%標准下的臨界值的絕對值，因此，序列在1%的顯著水平下拒絕原假設，不存在單位根，是平穩序列，所以利用GARCH（1,1）模型進行檢驗是有效的。

圖2 日收益序列圖

表1ADF單位根檢驗結果

第三步：檢驗收益序列相關性

收益序列的自相關函數ACF和偏自相關函數PACF以及Ljung-Box-Pierce Q檢驗的結果如表3（滯後階數 =15）。從表4.3可以看出，在大部分時滯上，日收益率序列的自相關函數和偏自相關函數值都很小，均小於0.1，表明收益率序列並不具有自相關性，因此，不需要引入自相關性的描述部分。Ljung-Box-Pierce Q檢驗的結果也說明日收益率序列不存在明顯的序列相關性。

表2自相關檢驗結果

第四步：建立波動性模型

由於哈飛股份收益率序列為平穩序列，且不存在自相關，根據以上結論，建立如下日收益率方程：

(3)

(4)

第五步：對收益率殘差進行ARCH檢驗

平穩序列的條件方差可能是常數值，此時就不必建立GARCH模型。故在建模前應對收益率的殘差序列εt進行ARCH檢驗，考察其是否存在條件異方差，收益序列殘差ARCH檢驗結果如表3。可以發現，在滯後10階時，ARCH檢驗的伴隨概率小於顯著性水平0.05，拒絕原假設，殘差序列存在條件異方差。在條件異方差的理論中，滯後項太多的情況下，適宜採用GARCH（1,1）模型替代ARCH模型，這也說明了使用GARCH（1,1）模型的合理性。

表3日收益率殘差ARCH檢驗結果

第六步：估計GARCH模型參數，並檢驗

建立GARCH（1,1）模型，並得到參數估計和檢驗結果如表4。其中，RESID(-1)^2表示GARCH模型中的參數α，GARCH（-1）表示GARCH模型中的參數β，根據約束條件α+β<1，有RESID(-1)^2+GARCH（-1）=0.95083＜1，滿足約束條件。同時模型中的AIC和SC值比較小，可以認為該模型較好地擬合了數據。

表4日收益率波動率的GARCH（1,1）模型的參數估計

⑼ 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：

(9)股票價格arch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。