適合做GARCH的股票數據

『壹』 如何用GARCH(1,1)求股票的具體波動率數據

以哈飛股份(600038)為例，運用GARCH（1,1）模型計算股票市場價值的波動率。

GARCH（1,1）模型為：

(1)

(2)

其中， 為回報系數， 為滯後系數， 和 均大於或等於0。

（1）式給出的均值方程是一個帶有誤差項的外生變數的函數。由於是以前面信息為基礎的一期向前預測方差，所以稱為條件均值方程。

（2）式給出的方程中： 為常數項， （ARCH項）為用均值方程的殘差平方的滯後項， （GARCH項）為上一期的預測方差。此方程又稱條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特徵。

通過以下六步進行求解：

本文選取哈飛股份2009年全年的股票日收盤價，採用Eviews 6.0的GARCH工具預測股票收益率波動率。具體計算過程如下：

第一步：計算日對數收益率並對樣本的日收益率進行基本統計分析，結果如圖1和圖2。

日收益率採用JP摩根集團的對數收益率概念，計算如下：

其中Si，Si-1分別為第i日和第i-1日股票收盤價。

圖1 日收益率的JB統計圖

對圖1日收益率的JB統計圖進行分析可知：

（1）標准正態分布的K值為3，而該股票的收益率曲線表現出微量峰度（Kurtosis=3.748926>3），分布的凸起程度大於正態分布，說明存在著較為明顯的「尖峰厚尾」形態；

（2）偏度值與0有一定的差別，序列分布有長的左拖尾，拒絕均值為零的原假設，不屬於正態分布的特徵；

（3）該股票的收益率的JB統計量大於5%的顯著性水平上的臨界值5.99，所以可以拒絕其收益分布正態的假設，並初步認定其收益分布呈現「厚尾」特徵。

以上分析證明，該股票收益率呈現出非正態的「尖峰厚尾」分布特徵，因此利用GARCH模型來對波動率進行擬合具有合理性。

第二步：檢驗收益序列平穩性

在進行時間序列分析之前，必須先確定其平穩性。從圖2日收益序列的路徑圖來看，有比較明顯的大的波動，可以大致判斷該序列是一個非平穩時間序列。這還需要嚴格的統計檢驗方法來驗證，目前流行也是最為普遍應用的檢驗方法是單位根檢驗，鑒於ADF有更好的性能，故本文採用ADF方法檢驗序列的平穩性。

從表1可以看出，檢驗t統計量的絕對值均大於1%、5％和10%標准下的臨界值的絕對值，因此，序列在1%的顯著水平下拒絕原假設，不存在單位根，是平穩序列，所以利用GARCH（1,1）模型進行檢驗是有效的。

圖2 日收益序列圖

表1ADF單位根檢驗結果

第三步：檢驗收益序列相關性

收益序列的自相關函數ACF和偏自相關函數PACF以及Ljung-Box-Pierce Q檢驗的結果如表3（滯後階數 =15）。從表4.3可以看出，在大部分時滯上，日收益率序列的自相關函數和偏自相關函數值都很小，均小於0.1，表明收益率序列並不具有自相關性，因此，不需要引入自相關性的描述部分。Ljung-Box-Pierce Q檢驗的結果也說明日收益率序列不存在明顯的序列相關性。

表2自相關檢驗結果

第四步：建立波動性模型

由於哈飛股份收益率序列為平穩序列，且不存在自相關，根據以上結論，建立如下日收益率方程：

(3)

(4)

第五步：對收益率殘差進行ARCH檢驗

平穩序列的條件方差可能是常數值，此時就不必建立GARCH模型。故在建模前應對收益率的殘差序列εt進行ARCH檢驗，考察其是否存在條件異方差，收益序列殘差ARCH檢驗結果如表3。可以發現，在滯後10階時，ARCH檢驗的伴隨概率小於顯著性水平0.05，拒絕原假設，殘差序列存在條件異方差。在條件異方差的理論中，滯後項太多的情況下，適宜採用GARCH（1,1）模型替代ARCH模型，這也說明了使用GARCH（1,1）模型的合理性。

表3日收益率殘差ARCH檢驗結果

第六步：估計GARCH模型參數，並檢驗

建立GARCH（1,1）模型，並得到參數估計和檢驗結果如表4。其中，RESID(-1)^2表示GARCH模型中的參數α，GARCH（-1）表示GARCH模型中的參數β，根據約束條件α+β<1，有RESID(-1)^2+GARCH（-1）=0.95083＜1，滿足約束條件。同時模型中的AIC和SC值比較小，可以認為該模型較好地擬合了數據。

表4日收益率波動率的GARCH（1,1）模型的參數估計

『貳』 如何用garch模型 預測出今後一個月的股票價格啊

模型在中國不行，國外的可以但也並不穩定，主要都是操盤手作怪

『叄』 請問如果要做外國股市的實證研究，哪裡可以找得到外國股票的市場歷史數據序列，如日\年股價，收益率等等

http://www.chinayes.com/chn/stockcenter/usastock_astock.asp

『肆』 GARCH模型測股票波動性需要什麼數據

你只需下載股票每日歷史價位就可以了。比方說你下載的是每日開盤價（用每日均價也是可以的），記為S1，S2， S3。。。然後，你需要把這些數字轉換成價格日變化率，即（S2-S1）/S1, (S3-S2)/S2,...等等，然後把這組變化率數據導入Eviews, 按下面鏈接頁面的步驟操作就可以，很容易的。
http://perso.fundp.ac.be/~mpetijea/MyEviews/Clips/clip17.html
加油。

『伍』 用eviews軟體計算股票波動率，garch（1,1）模型估計出來的結果如下圖，請問那些數值是表示波動率的

c————歐米伽

RESID(-1)^2——阿爾法

GARCH（-1）——貝塔

帶入下面方程式

『陸』 你好，我想請教你在eviews中如何用garch（1，1）計算股票波動率的問題，我很著急啊，謝謝啊

不會用你那什麼計算波動率，我只會用江恩的辦法計算

『柒』 用GARCH(1,1)模型對股票收盤價收益率序列建模，如何在eviews軟體中得出收益率序列的波動性方差

接分啦。。。找到一篇不錯的文章
樓主看下，參考資料：
2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(Association Rules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(Large Itemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(Minimum Support)門檻值時，則稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequent k-itemset)，一般表示為Large k或Frequent k。演算法並從Large k的項目組中再產生Large k+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(Association Rules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(Minimum Confidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5% 且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然

『捌』 GARCH(p,q)模型最適用於什麼樣的時間序列

GARCH模型是在ARCH模型的基礎上提出來的，它可以很好的描述收益率波動隨時間的變化，廣泛應用於股票，匯率和利率等數據的分析。建議多看一些關於時間序列方面的書籍，這樣對於理解GARCH模型很有幫助。

『玖』 兩個股市的數據用garch(1,1)模型大概步驟是怎麼樣的啊，在線等！急求！！！

你急什麼？數據有什麼用？你不懂股？