การวิเคราะห์ garch model

การวิเคราะห์ GARCH MODEL แนวคิด พื้นฐาน เทคนิค การวิเคราะห์ GARCH MODEL การวิเคราะห์ GARCH MODEL (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ) ในด้านการเงินเกี่ยวข้องกับกระบวนการที่เป็นระบบในการสร้างแบบจำลองความผันผวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา การระบุข้อเท็จจริงเชิงรูปแบบในข้อมูลทางการเงิน และการใช้เทคนิคทางเศรษฐมิติเฉพาะทางเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ แบบจำลองเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการบริหารความเสี่ยง การกำหนดราคาออปชั่น และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ เนื่องจากแบบจำลองเหล่านี้คำนึงถึงการรวมกลุ่มของความผันผวน (การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่มีแนวโน้มที่จะตามมาด้วยการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่)   1. การเตรียมข้อมูลและการวิเคราะห์เบื้องต้น ผลตอบแทนแบบลอการิทึม:ราคาของสินทรัพย์ทางการเงินไม่คงที่ ดังนั้นการวิเคราะห์จึงเริ่มต้นด้วยการคำนวณผลตอบแทนแบบลอการิทึมรายวันเพื่อให้ราคาคงที่ การทดสอบข้อเท็จจริงเชิงรูปแบบ:ตรวจสอบการรวมกลุ่มของความผันผวนโดยใช้กราฟ ACF (ฟังก์ชันสหสัมพันธ์อัตโนมัติ) ของผลตอบแทนยกกำลังสอง การทดสอบผลกระทบของ ARCH:ใช้การทดสอบ Engle ARCH-LM เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแปรปรวนไม่คงที่แบบมีเงื่อนไข และจำเป็นต้องใช้แบบจำลอง GARCH   2. ข้อมูลจำเพาะของรุ่น สมการค่าเฉลี่ย :โดยทั่วไปแล้ว จะใช้แบบจำลองประเภท ARMA เพื่อขจัดความสัมพันธ์อัตโนมัติในผลตอบแทนเอง (เช่น\(r_t = \mu + \epsilon_t\)หรือ ARMA […]