金融计量-(G)ARCH模型在金融数据中的应用

实验报告七 (G)ARCH模型在金融数据中的应用实验目的理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。了解（G）ARCH模型的各种不同类型，如GARCH-M模型，EGARCH模型和

(G)ARCH 实验报告七模型在金融数据中 的应用 一. 实验目的 理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。 了解（G）ARCH模型的各种不同类型，如GARCH-M模型，EGARCH模型和 TARCH模型。掌握对（G）ARCH模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证 研究中实现。 二. 实验步骤 (一) 沪深股市收益率的波动性研究 1. 描述性统计 (1) 数据选取与导入 本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股 成分指数深证300作为研究对象。分别从财经网站上下载了2010年5月4号到 2016年4月19号这将近6年的上证180和深证300的每日收盘价，共1448个。 其中，上证180指数的日收盘价以下记为sh，深证300指数的日收盘价以下记为 sz。 将下载的数据导入Eviews。 (2) 生成收益率的数据列 在Eviews的命令窗口中输入“genr rh=log(sh/sh(-1))”，生成上证180指 数的日收益率序列，记为rh；输入“genr rz=log(sz/sz(-1))”，生成深证300 指数的日收益率序列，记为rz。 (3) 观察收益率的描述性统计量 利用Eviews作出的沪市收益率rh的描述性统计量如图 1所示。