garch模型和var模型的区别,怎样看懂GARCH模型回归结果

garch模型和var模型的区别,怎样看懂GARCH模型回归结果

GARCH(1,1)、MA和VaR历史模拟方法的比较风险价值(VaR)及其相关问题仍然是风险管理的主要模型。 Va的一个关键问题是它没有正确考虑波动性，这意味着GARCH模型是金融风险建模和管理中最广泛使用的模型之一，用于预测VaR和条件VaR等金融风险指标。 GARCH模型是ARCH模型的通用版本。 有一个旨在捕捉波动的设计

对于时间序列分析，有两种数据格式：ts（时间序列）和xts（可扩展时间序列）。 前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。 后者非常重视日期和时间，因此只能使用我国基于GARCH模型的ETF的日期和/或VaR值。从模型AIC和SIC值来看，GARCH(1,1)模型可以很好地模拟数据。 可以设均值方程：Rt=μ+εt。条件异方差方程为：δ2t=w+a*ε2t-1+β*α2t-1。使用GARCH(

∪▂∪ 综合来看，三个模型中，GARCH(1,1)模型和TARCH(1,1)模型能够更好地拟合新能源股的回报波动。 3.结论与建议(1)结论VAR模型的格兰杰因果检验表明，石油与GARCH(1,1)、MA的VaR比较以及历史模拟方法的风险价值(VaR)以及所有相关问题仍然是风险管理中的主要模式。 Va的一个关键问题是它没有适当考虑波动性，这意味着危机期间风险被打折扣

VaR计算公式如下：VaRt=St-1σtZc其中St-1表示t-1时刻的股票指数，σt表示t时刻的条件标准差，Zc表示置信水平c处对应分布的分位数。 2）GARCH模型1986年，BolerslevT.B.这篇文章比较了历史模拟方法和GARCH模型下VaR值的特点，以及两种方法的差异和准确性，从而为选择模型提供建议。 VaR及其计算方法VaR(ValueAtRisk)用于估计给定值

˙﹏˙ 新手请轻喷！ VAR和GARC在很多论文中经常用于时间序列分析，请问这两个模型有什么区别和联系？ GARCH模型的主要优点之一是它更简洁地识别条件方差。 与ARIMA模型一样，使用GARCH模型的ARMA形式可以用比单独使用ARCH形式更少的参数来估计条件方差。 从经验来看，有很多