Финансы

Продолжение таблицы

11,30555	3,500561	8,895581	2,585833
0,025298	0,276949	-1,00181	4,583169
-1,401	-0,35164	-1,12439	5,058423
-7,65644	0,330367	-9,72923	0,965673
-6,47293	4,124323	. -*2,3907	0,877082
-0,13797	3,771859 .	-2,54693	3,228606
6,430736	0,257748	5,413922	-1,67941
-0,89174	4,775062	1,870699	0,571579
1,030363 .	1,203434	3,811711	2,38076
9,725182	0,994964	7,689626	-4,05269
2,874212	0,189595	0,223789	-8,74905
2,090753	-0,1096	2,392376	-0,83731
0,294574	0,307949	2,022585	-1,57806
-2,91185	2,740759	-2,64774	-4,98216
5,884167	2,163633	2,405219	3,588102
3,33535	2,862377	2,123906	0,654959
-1,27696	0,204208	-1,58804	3,670671
-3,70006	-0,34128	0,543229	0,085776
-5,42394	1,512134	-2,56769	1,53151
3,186904	2,761412	8,945333	5,182791
2,655846	1,525032	-1,72668	-3,86864
-0,23072	-2,98952	0,607979	-2,50329
-5,87325	4,863675	-2,0131	-1,81065
9,920527	2,543311	2,032491	3,477124
1,411156	-0,58666	1,149646	2,106508
-7,85147	-0,24178	-1,06484	4,714317
-2,99976	-1,25275	2,914392	0,677969
-5,1637	3,832018	-2,14474	3,72397
11,25872	5,746209	0,052862	-13,9774
4,392257	-1,33108	1,539886	-12,5624
3,803517	2,737089	1,881653	0,325946
1,933198	1,197246	1,140232	-1,47519
0,179007	2,755257	1,548583	-4,07807
1,081242	1,040079	-0,11532	-0,93313
-0,14581	-1,80704	1,858152	5,767911 .
-2,29475	0,560659	-1,7564	2,811625
1,275118	4,08267	2,537261	-1,15386
1,380294	2,698462	-1,06552	-2,77841
1,814645	4,402739	0,251343	-1,26753
4,756401	0,078037	2,847012	1,201216
-1,49244	1,258159	-0,40457	-0,13276
4,033624	2,560811	1,681073	-1,64075
2,150889	4,099294	-1,54892	-0,03377

АНАЛИЗ

ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Введение Основы

• Случайное блуждание и мартингалы

• Белый шум

• Стационарность

Однофакторные стохастические модели динамических процессов

• Авторегрессионные процессы

• Интеграция

• Модели скользящей средней

• Авторегрессионные модели скользящей средней

• Авторегрессионные интегрированные модели скользящей средней (ARIMA)

• Векторные авторегрессионные процессы и векторные процессы скользящей средней

Инструменты анализа временных рядов

• Проверка автокорреляции: коэффициента автокорреляции и функции

• Частный коэффициент

и функция автокорреляции

• Проверка процесса скользящей средней

• Критерий для ARMA-процессов

• Проверка степени интеграции и стационарности

• Нулевая гипотеза без средней

• Нулевая гипотеза со средней

• Нулевая гипотеза со средней и трендом

• Пример стационарности доходности

Коинтеграция

• Интуитивное введение

• Коинтеграция между двумя переменными

• Критерии коинтеграции двух переменных

• Модель исправления ошибки

• Двухстадийный процесс Ингла и Грейнджера

• Векторное авторегрессионное определение модели исправления ошибки

• Коинтеграция нескольких переменных

• Проверка коинтеграции нескольких переменных

• Оценка многофакторной модели исправления ошибок

Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)

• Условные моменты временных рядов

• Модели ARCH и GARCH

• Однофакторная ARCH

• Однофакторная GARCH

• Экспоненциальная GARCH : E-GARCH

• Модель GARCH-M

• Волатильность GARCH

• Двухфакторная GARCH Упражнения

Список используемой литературы

irauijv v\mi*txa nani/vr

ВВЕДЕНИЕ

Анализ временных рядов включает в себя очень широкий спектр проблем. В этой главе мы ограничимся четырьмя целями. Первая - это объяснить доступным языком значение наиболее важных терминов, используемых- в анализе временных рядов (динамических процессов). Вторая - проанализировать процесс построения временных рядов как однофакторный стохастический процесс, т.е. стохастический процесс, составляющие которого являются функциями одной рассматриваемой переменной. Третья и четвертая цели - объяснить два эконометрических метода, используемых для анализа временных рядов. Термин "эконо-метрические методы" здесь показывает, что процесс моделируется как функция, зависящая от нескольких переменных, не только от рассматриваемой. Два метода, которые в последнее время все чаще используются при анализе финансовой информации, - это коинтеграция и авторегрессионная условная гетероскедастичность (ARCH) и ее обобщенная форма - GARCH. Однако перед тем, как приступить к анализу этих концепций, мы должны определиться с некоторыми понятиями и объяснить некоторые основные формы анализа временных рядов.

ОСНОВЫ

Существует несколько терминов, описывающих статистические характеристики временных рядов, и читателю было бы полезно ознакомиться с этими понятиями, поскольку они часто будут встречаться на протяжении этой главы, а также в другой литературе на эту тему. Некоторые специфические термины уже использованы выше.

В частности, читателю надо запомнить определения случайного блуждания, мартингала, стационарности и белого шума.

Случайное блужаание п мартингалы

Случайное блуждание - это часто используемая модель финансовых временных рядов. Случайное блуждание определяет путь случайной переменной, где каждое изменение или "инновация"