Ⅰ 利用EVIEWS如何算EGARCH模型参数
eviews中使用GARCH(1,1)模型计算股票波动率时，首先需要将数据导入。导入完成后，可以进行如下步骤：
1. 在Quick菜单中选择Estimate Equation，输入log(p) log(p(-1))作为变量，然后在Method选项中选择ARCH。此时，GARCH(1,1)模型将被默认设置。点击OK按钮后，eviews将进行模型估计。
2. 在模型估计完成后，eviews将展示估计结果的图表。此时，可以通过Make GARCH Variance Series命令生成条件方差序列，也可以通过Conditional SD Graph得到标准差序列。此外，还可以通过Make Resial Series命令生成残差序列。
3. 在进行GARCH模型估计时，还可以通过设置不同的参数，如调整GARCH项和ARCH项的系数，来优化模型的表现。同时，还可以通过残差序列来检验模型的拟合效果，确保模型能够准确反映股票波动率的变化趋势。
4. GARCH模型是一种用于描述时间序列数据波动性的模型，它特别适用于分析股票市场等金融时间序列数据的波动性。通过GARCH(1,1)模型，可以较好地捕捉到市场波动性的自相关性和条件异方差性。
5. 在实际应用中，投资者和分析师可以通过GARCH(1,1)模型参数的估计结果，来预测未来的波动率水平，从而进行有效的风险管理。例如，通过估计GARCH(1,1)模型参数，可以预测未来一段时间内的波动率水平，进而调整投资组合中的资产配置，以应对潜在的风险。
6. 除了GARCH(1,1)模型，还可以尝试使用EGARCH模型，它能更好地捕捉波动率的不对称效应。EGARCH模型允许波动率的变化对正向和负向的冲击反应不同，这在实际的金融市场中更为常见。
7. 总之，通过eviews软件中GARCH(1,1)和EGARCH模型的参数估计，可以深入分析股票市场的波动性特征，为投资者和分析师提供有力的数据支持。
Ⅱ 股票怎样区间统计
在K线图和分时图里都能统计区间内的涨跌、振幅、换手等数据，帮助投资者迅速地统计出一个股票在一段时间内的各项数据，而且还提供阶段统计表格，这样就能对一个时间段内的数据在不同股票之间进行排序、比较。点击“工具”菜单下的“区间统计”，鼠标变成“统计”字样，按住鼠标左键，点住测量起点拖动到终点，就会拉出一个框，系统将对这个框所对应时间段里股票的涨跌幅、总成交量、换手率等指标做出统计，让您简单、快捷地分析股票的走势。在出现“区间统计表格”之后只用在空白处点击鼠标，表格就会自动消失。鼠标点中起点或者终点的边框线上，“区间统计表格”又会出现。点中起点或者终点边框线，点击鼠标右键选择“删除”即可删除。“区间统计”功能在分时走势页面和技术分析页面都可以使用。在K线图页面使用鼠标右键拖动也可以选择使用“区间统计”功能，还有一个“放大”K线的功能。在分时图使用鼠标右键拖动则只实现“区间统计”功能。
技术分析是指以市场行为为研究对象，以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。技术分析认为市场行为包容消化一切信息、价格以趋势方式波动、历史会重演。
自股票市场产生以来，人们就开始了对于股票投资理论的探索，形成了多种多样的理论成果。实际上，技术分析是100多年前蒙昧时期创建的股票投资理论（ Stock Investment Theory），是精明的投资者对股价变化进行长期观察并积累经验，逐步归纳总结出来的有关股市波动的若干所谓的“规律”。
经过长期发展和演变，技术分析形成了众多的门类，其中有代表性的是道氏理论和波浪理论。
Ⅲ 如何用Arma模型做股票估计
时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取。
由于时间序列模型往往需要大样本,所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)
从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,再观察其平稳性。
2.数据平稳性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验,首先直接对数据平稳检验,没通过检验,即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显着检验,即数据一阶差分后平稳。
可以看出差分后,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显着水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型,并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近,且Q值基本通过检验,残差不明显存在相关,即可认为残差中没有包含太多信息,模型拟合基本符合。
5.股价预测。利用以上得出的模型,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。
Ⅳ 这是一份直接就能上手操作的eviews上机实用指南 -----------回归模型诊断及修正
建立回归模型之后，我们首先要进行异方差性，自相关性及多重共线性的检验。这些内容在实际操作中需要一定的理解与实践。下面，我将以股票价格指数与GDP数据作为案例进行具体说明，仅涉及数据录入与检验步骤，其他概念与理论理解将在此省略。
数据采集方面，选取的是1981-2006年期间的股票价格指数与GDP数据作为分析对象。按照数据输入流程，将这些信息录入至Eviews软件，运用最小二乘法建立起基础的一元线性回归模型。
随后，将数据输入Eviews并进行回归分析，以观察模型建立后的表现。在这一阶段，我们通常使用怀特检验来检测异方差性问题，以确定模型是否存在方差变化。具体操作是通过观察F值和nR2值来判断是否有显着异方差。
当结果显示存在异方差性时，需要进一步调整模型以修正这一问题。通过采用加权最小二乘法，我们试图使模型更准确地反映实际情况。回归分析后，再次进行怀特检验以确认问题是否得到解决。
解决异方差性后，紧接着进行自相关性的检验。首先，通过计算自相关系数p值（p=1-dw/2），了解是否存在序列相关性。若检测到自相关性，应使用广义差分法调整模型，以消除序列相关问题。
在引入广义差分后，再次进行自相关性检验，通过观测DW值的变化来判断问题是否得到妥善处理。如果DW值位于适宜范围，初步判断自相关性问题得到了解决。
若初步检验仍未消除自相关性问题，我们继续进行更高阶的检验，如LM检验，以确定确切的自相关性阶次。根据检测结果，采用相应的广义差分法（如二阶广义差分法）估计模型参数。
整个过程中，通过持续的检验与调整，确保回归模型的准确性和可靠性。通过上述步骤，不仅能够有效诊断并修正模型中存在的问题，还能够更精确地反映实际经济关系。