🗊Презентация ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №1ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №2ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №3ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №4ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №5ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №6ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №7ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №8ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics, слайд №9

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему ARCH and GARCH. Modeling Volatility Dynamics. Доклад-сообщение содержит 9 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





ARCH and GARCH
Modeling Volatility Dynamics
Описание слайда:
ARCH and GARCH Modeling Volatility Dynamics

Слайд 2





Modeling Unequal Variability
Equal Variability: Homoscedasticity

Unequal Variability: Heteroscedasticity
Means any variability (around the mean) that is not homoscedasticity
Models must be developed for specific cases
Описание слайда:
Modeling Unequal Variability Equal Variability: Homoscedasticity Unequal Variability: Heteroscedasticity Means any variability (around the mean) that is not homoscedasticity Models must be developed for specific cases

Слайд 3





What These Acronym Mean?
ARCH
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity

GARCH
Generalized ARCH
Описание слайда:
What These Acronym Mean? ARCH Autoregressive Conditional Heteroscedasticity GARCH Generalized ARCH

Слайд 4





Information in e2
Let t  have the mean 0 and the variance t.

Let et be the residual of a model fitted.

Then:
et estimates t

et2 estimates the variance t2.
Описание слайда:
Information in e2 Let t have the mean 0 and the variance t. Let et be the residual of a model fitted. Then: et estimates t et2 estimates the variance t2.

Слайд 5





ARCH Modeling of t2.

ARCH(1)



ARCH as AR(1) on
Описание слайда:
ARCH Modeling of t2. ARCH(1) ARCH as AR(1) on

Слайд 6





GARCH
GARCH(1)



GARCH (1) as ARMA(1,1) on
Описание слайда:
GARCH GARCH(1) GARCH (1) as ARMA(1,1) on

Слайд 7





Asymmetry in GARCH - TARCH
TARCH(1,1)
Описание слайда:
Asymmetry in GARCH - TARCH TARCH(1,1)

Слайд 8





Asymmetry in GARCH - EGARCH
EGARCH(1,1)
Описание слайда:
Asymmetry in GARCH - EGARCH EGARCH(1,1)

Слайд 9





Eviews Command


ARCH(p, q) series_name c
Описание слайда:
Eviews Command ARCH(p, q) series_name c



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию