尖峰胖尾外匯

⑴ ARCH模型原理是什麼

ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一時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。

⑵ 金融學中，一直看到fat tails，而且在VAR或者風險衡量上，誰能解釋下胖尾具體含義意義是什麼么謝謝

厚尾分布不是正態分布
VaR模型是在收益分布為正態分布的情況下的衡量。但事實表明，資產的收益的尾部比正態分布的尾部更厚，通常成為厚尾性，且其與正態分布的對稱性也並不一致。當這種情況出現的時候，VaR模型就不會產生一致性度量的結果。所謂一致性風險度量即是風險衡量得出的度量值的大小與風險的實際大小具有一致性。對風險大的金融資產衡量得出的風險值大於對風險小的金融資產衡量得出的風險值，具有相同風險的金融資產具有相同的風險度量值，具有不同風險的金融資產具有不同的風險度量值。
設想一種極限情況：更薄的厚尾相當於正態分布了。而更厚的厚尾，你應該明白了吧。

⑶ 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：

(3)尖峰胖尾外匯擴展閱讀：

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。

⑷ 請以有效市場假說分析中國資本市場的有效性

體力行。於是不食肉的戒律就誕生並且延續靈感，你就象我要找的人，是我夢里的知音。

⑸ 金融物理學是什麼奇葩的領域，有高人知道么

金融物理學是一個新生的學科， 其和當年的「物理化學」一樣，開始時並不被理解，但後來物理化學專業發揮了發揮來越重要的作用。
金融物理學也叫物理金融學 ，是用統計物理、理論物理、復雜系統理論、非線性科學、應用數學等的概念、方法和理論研究金融市場通過自組織而涌現的宏觀規律及其復雜性的一門新興交叉學科。
簡言之, 金融物理學家將金融市場看作一個復雜系統, 把其中的各種數據如個股價格、指數、房價等看作是物理實驗數據, 力圖尋找和闡釋其中的「 物理」規律。 金融物理學的英文為Econophysics,是由波士頓大學的物理學教授H.E. Stanley 在1995 年首先提出的, 從而解決了「 為什麼物理專業的學生可以從事金融學研究並取得物理學位」這一實際問題。從字面上看, Econophysics 應該翻譯成經濟物理學, 但由於該領域的研究主要側重於金融市場, 因而翻譯成金融物理學更為貼切。
金融物理學的主要研究內容包括四個方面: 第一, 金融市場變數( 包括收益率、波動率、系綜變數、價差等)的統計規律, 特別是其中涌現的具有普適性的標度律, 其中最基本的是關於收益率的尖峰胖尾分布、長程相關性、波動聚集、波動不對稱特性等。 第二, 證券的相關性、極端事件、金融風險管理和投資組合等。分形市場假說研究相關變數( 特別是收益率) 的長期記憶性, 或自相關性, 認為價格演化中存在自相似結構; 多重分形理論和方法也被廣泛應用於金融市場時間序列的分析。 第三, 宏觀市場的建模和預測, 包括用隨機過程對收益率建模、對數周期性冪律模型等。 第四, 金融市場的微觀模型,主要包括基本面投資者和雜訊交易者博弈、逾滲模型、伊辛模型、少數者博弈模型等, 以及由此而衍生出來的各種模型。

⑹ 英雄山寒光胖尾龍怎麼打

英雄山寒光胖尾龍怎麼打？
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英雄山寒光胖尾龍怎麼打？
姐姐的話說，

⑺ 什麼是尖峰胖尾

應該是指舊版尖峰

⑻ 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。

(8)尖峰胖尾外匯擴展閱讀：

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。

⑼ 胖尾現象，請解釋下。論文亦可。

胖尾現象即肥尾現象

肥尾性和非正態性有兩種解釋:一種認
為是由於信息的成堆出現而產生,因而
引起價格的巨大波動;另一種解釋認為
投資主體對的信息的處理是非線性的,
信息並非馬上在當前的價格上反映出
來,信息的累積效應,使得價格大幅波
動,從而導致肥尾現象的產生.