时间序列实验报告(ARCH)

时间序列分析实验报告实验课程名称时间序列分析

实验项目名称 ARCH模型

年级

专业

学生姓名

成绩

理学院

实验时间：2015 年11 月24 日

学生所在学院：理学院专业：应用数学班级：金融学

实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）：

1994年1月-2012年3月江苏省居民消费价格指数

1、平稳性和随机性检验

根据数据做出时序图

时序图显示序列具有明显递减趋势，且波动幅度随时间递增，为非平稳序列。做自相关图和偏自相关图

可以发现序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢。是非平稳序列的一种典型的自相关图。

2、差分化处理

做一阶12步差分，做出如下时序图DX

由该时序图我们基本可以认为其是平稳的。

3、残差检验

在原假设为残差序列为随机的情况下，拟合统计量的P值大多显著小于显著性水平0.05，可以认为该残差序列是非随机的，不是白噪声序列。

对残差平方进行检验

显然在同方差的假设下，P值小于显著性水平0.05，说明残差序列存在异方差性。

4、ARCH模型选择

采用条件异方差模型GARCH(1,1)模型，如下图所示

对残差序列进行检验

5、模型参数估计结果

可以看出残差序列短期基本上是满足白噪声序列的。所以选用GARCH(1，1)，表示为：