模块2.3.2 · 数学与统计能力 · 时间序列分析
波动率与机制转换模型
time-series · volatility · arch · garch · conditional-heteroskedasticity · volatility-clustering · quasi-maximum-likelihood · arch-lm-test
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English questions课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
ARCH 与 GARCH 模型
某私募(private fund)的风控会上，研究员甩出沪深300 日收益的实证表：日内收益序列本身的自相关系数 公式 在滞后 公式 时几乎全部落在 公式 的 Bartlett 带内；可一旦把同一条序列 平方 再画一次 ACF，从滞后 1 到滞后 60 全是正值、缓慢衰减。再算样本峰度：5.8——远大于正态分布(Gaussian distributi...
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随机波动率模型
周一下午两点半，深圳某量化私募的风险主管盯着她的隔夜波动率监控板：上周她团队用 GARCH(1, 1) 给沪深300股指期货账户出具的次日条件方差 公式 只有一个数字 0.0142；今天 CIO 却问「明天有多大概率把 公式 看成 0.02 以上」。这两个问题不能由同一个模型回答。GARCH 把波动率锁成过往收益的确定性函数，「方差自身的不确定性」根本不存在...
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非对称与多元 GARCH
周五下午两点,沪深300 当日累计跌幅已经放大到 2.8%、还在加速。你在一家中型私募(private fund)做日内风险报表,上周用对称 GARCH(1, 1) 给组合估的次日条件方差,在过去三次类似的放量下跌之后,滚动校准里都低估了实际 realised vol 将近 30%——而向上的同尺度日子,模型反而略偏高。问题不在样本,也不在 公式 是否服从正...
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马尔可夫切换与机制模型
周一收盘后,你在上海某私募(private fund)的风险组复盘一只沪深300 中性策略。过去 18 个月的日收益样本明显分成两段:平静期里日波动率约 0.6%、收益接近零均值;另一段则散落着 −3% 以上的尾部,日波动率拉到 1.8%。前三课里 GARCH 把这一切压成一条由过去观测确定的递推,SV 把它压成一条连续潜在 AR(1)。两者都默认波动率沿一...
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