eviews中如何用garch(1,1)计算股票波动率

2024-04-28

1. eviews中如何用garch(1,1)计算股票波动率

  打开Eviews然后点击Quick然后点击Equation Estimation,然后选择ARCH方法,然后估计就行了
  股票波动率:
  波动率是指标的资产投资回报率的变化程度,有实际波动率和历史波动率之分。它是江恩理论的一个重要内容,在期货期权市场的指导意义较股票市场更大。下面我们将对波动率的计算及交易策略进行详细讲解,希望对股民有一定的指导意义,赶紧跟着小编一起学习波动率的知识吧!
  一、波动率:概述
  波动率是指标的资产投资回报率的变化程度,有实际波动率和历史波动率之分。它是江恩理论的一个重要内容,在期货期权市场的指导意义较股票市场更大。
  (一)、实际波动率
  实际波动率又称作未来波动率,它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量,由于投资回报率是一个随机过程,实际波动率永远是一个未知数。或者说,实际波动率是无法事先精确计算的,人们只能通过各种办法得到它的估计值。
  (二)、历史波动率
  历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率,它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说,可以根据{St}的时间序列数据,计算出相应的波动率数据,然后运用统计推断方法估算回报率的标准差,从而得到历史波动率的估计值。显然,如果实际波动率是一个常数,它不随时间的推移而变化,则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。
  二、波动率:计算
  江恩理论认为,波动率分上升趋势的波动率计算方法和下降趋势的波动率计算方法。
  (一)、上升趋势的波动率计算方法是:在上升趋势中,底部与底部的距离除以底部与底部的相隔时间,取整。
  上升波动率=(第二个底部-第一个底部)/两底部的时间距离
  (二)、下降趋势的波动率计算方法是:在下降趋势中,顶部与顶部的距离除以顶部与顶部的相隔时间,取整。并用它们作为坐标刻度在纸上绘制。
  下降波动率=(第二个顶部-第一个顶部)/两顶部的时间距离
  三、波动率:交易策略
  对于投资者来说,期货市场上除了牛熊市之外,更多的时间处于一种无法辨别价格走势或者价格没有大幅变化的状况。此时的交易策略可以根据市场波动率的大小具体细分。当市场预期波动较小价格变化不大时,可采取卖出跨式组合和卖出宽跨式组合的策略。当预期市场波动较大但对价格上涨和下跌的方向不能确定时,可采取买入跨式组合和买入宽跨式组合的策略。
  卖出跨式组合由卖出一手某一执行价格的买权, 同时卖出一手同一执行价格的卖权组成。
  采用该策略的动机在于:认为市场走势波动不大,可以卖出期权赚取权利金收益。但是一旦市场价格发生较大波动,那就要面对遭受损失的风险。
  “波动率”:波动率是江恩理论的一个重要内容,在期货期权市场的指导意义较股票市场更大。经过上面对波动率计算方法和交易策略的学习,相信投资者对波动率有了一定的了解。此外投资者在运用波动率指标时还需结合均线和波浪理论来综合分析.

eviews中如何用garch(1,1)计算股票波动率

2. 如何用eviews进行GARCH模型测股票波动性,要具体步骤

  Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
  GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型,除去和普通回归模型相同的之处,GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测,这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用,其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。
  一般的GARCH模型可以表示为:
  Y(t)=h(t)^1/2*a(t) ⑴
  h(t)=h(t-1)+a(t-1)^2 ⑵
  其中ht为条件方差,at为独立同分布的随机变量,ht与at互相独立,at为标准正态分布。⑴式称为条件均值方程;⑵式称为条件方差方程,说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征,也可假设 服从其他分布,如Bollerslev (1987)假设收益率服从广义t-分布,Nelson(1991)提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外,许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性,而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时,股价下跌,收益率的条件方差扩大,导致股价和收益率的波动性更大;反之,股价上升时,波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降,如果假设公司债务不变,则公司的财务杠杆上升,持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中,正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的,因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。