『壹』 garch 初始值 波動率
garch初始值波動率：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。
ABDL提出了VAR—RV模型，即所謂的長記憶高斯向量自回歸對數實際波動率模型，並且用第T日的實際波動率分別和VAR—RV及GARCH(1，1)利用直到T一1日的信息預測第T日的波動率的結果比較，發現VAR—RV的預測精度遠優於GARCH(1，1)的預測精度。
影響：
在計算期權的理論價格時，通常採用標的資產的歷史波動率：波動率越大，期權的理論價格越高；反之波動率越小，期權的理論價格越低。波動率對期權價格的正向影響，可以理解為：對於期權的買方，由於買入期權付出的成本已經確定。
標的資產的波動率越大，標的資產價格偏離執行價格的可能性就越大，可能獲得的收益就越大，因而買方願意付出更多的權利金購買期權；對於期權的賣方，由於標的資產的波動率越大，其承擔的價格風險就越大，因此需要收取更高的權利金。
『貳』 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。
『叄』 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
『肆』 如何用計量經濟學方法對股票市場的波動進行預測和解釋
股票市場的波動是影響社會經濟和個人財富變動的重要因素，預測和解釋股票市場波動具有重要的經濟意義。計量經濟學方法可以幫助我們進行股票市場波動的預測和讓畢解釋。下坦察芹面是一些常用的計量經濟學方法：
時間序列模型
協整分析
面板數據模型
時間序列模型是一種用於預測股票市場波動的常用方法。它基於歷史數據建立模型，用於預測未來的趨勢。時間序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型、VAR模型等。其中，ARIMA模型可以用於預測時間序列數據的未來趨勢，GARCH模型可以用於預測股票市場波動的大小和方向，VAR模型可以用於預測多個變數之間的相互影響。
協整分析是一種用於解釋股票市場波動的方法，它用於研究多個時間序列變數之間的沒悶長期關系。通過協整分析，可以確定股票市場波動與其他宏觀經濟變數之間的關系，例如GDP、通貨膨脹率、利率等。這有助於我們理解股票市場波動的根本原因，並對未來的股票市場波動進行預測。
面板數據模型是一種將時間序列數據和跨時間的橫截面數據結合起來的方法，可以用於研究個體和時間之間的關系。在股票市場中，我們可以將不同的股票看作不同的個體，利用面板數據模型分析不同股票之間的關系，以及它們與其他宏觀經濟變數之間的關系。這可以幫助我們更好地理解股票市場波動的機制和原因，並預測未來的股票市場走勢。
綜上所述，計量經濟學方法可以用於預測和解釋股票市場波動。不同的方法可以用於不同的情境，需要根據實際情況選擇合適的方法。
『伍』 如何利用計量經濟學方法估計金融市場的波動率，並預測未來的股票價格走勢
估計金融市場波動率的方法之一是使用GARCH模型。GARCH模型是一個非線性的時間序列模型，用來描述金融市場波動率的異方差性（volatilityclustering）。該模型可以通過歷史數據來估計未來波動率的水平和方向。以下是利用GARCH模型估計波動率和預測未來股票價格走勢的一般步驟：
1.收集歷史股票價格數據以及與該公司相關的其他經濟指標數據。這些數據可以從各種來源（比如財經新聞、股票網站等）收集。
2.進行數據清理和預處理。這涉及到處理異常值、缺失值和季節性等。
3.使用GARCH模型估計波動率。該模型可以包括ARCH（自回歸條件異方差）和GARCH（廣義自回歸條件異方差）模型。
4.模型擬合完成後，進行模型檢驗。這包括殘差分析和模型擬合優度的檢驗。
5.利用已估計出的波動率進行未來股票價格的預測。這可以通過將已估計出的波動率斗悉雀帶入股票價格的確定性模型來實現。
需要注意的是，GARCH模型僅能夠空早反映歷史數據中的波動率，無法准確地預測未來變化，因此預測結果僅供參考。同時，由於金融市場的復雜性和不確定性，建議在進行金融決策時，需綜合考慮各種因素，而不能僅僅依賴統計模型的預測陸余。
『陸』 如何用eviews進行GARCH模型測股票波動性，要具體步驟
Eviews是Econometrics Views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，並用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews的應用范圍包括：科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
GARCH模型是一個專門針對金融數據所量體訂做的回歸模型，除去和普通回歸模型相同的之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用於波動性的分析和預測，這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用，其意義很多時候超過了對數值本身的分析和預測。
一般的GARCH模型可以表示為：
Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
其中ht為條件方差，at為獨立同分布的隨機變數，ht與at互相獨立，at為標准正態分布。⑴式稱為條件均值方程；⑵式稱為條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特徵。為了適應收益率序列經驗分布的尖峰厚尾特徵，也可假設 服從其他分布，如Bollerslev （1987）假設收益率服從廣義t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型採用了GED分布等。另外，許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴大，導致股價和收益率的波動性更大；反之，股價上升時，波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降，如果假設公司債務不變，則公司的財務杠桿上升，持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由於GARCH模型中，正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。
『柒』 如何利用機器學習方法預測股票價格的波動趨勢
預測股票價格的波動趨勢是金融領域中的一個重要問題，機器學習方法可以對該問題進行建模和求解。以下是一些可以採用的機器學習方法：
1.時間序列分析：用於分析股票價格隨時間變化的趨勢性、周期性和隨機性。基於ARIMA、GARCH、VAR等模型的時間序列分析方法可用於預測未來的股票價格走勢。
2.支持向量機（SVM）：可以處理線性和非線性數據，並在訓練模型時能夠自動找到最優分類春局邊界。通過構建和訓練SVM模型，可以預測未來股票價格的漲跌趨勢。
3.人工神經網路（ANN）：模擬人類仔森搭大腦神經網路的處理過程，可以自動分析和識別輸入數據中的模式和趨勢。通過訓練ANN模型，可以預測未來股票價格的變化趨勢。
4.決策樹（DT）：通過對數據進行分類和回歸分析，可顯示支持機器學習演算法的決策過程。在預測股票價格波動趨勢時，基於決策樹的方法可以自動選擇最優屬性和分類子集，得到更准確的預測結果。
以上機器學習方法都有其應用場景和局限性，可念拿以根據數據特點和問題需求進行選擇。同時，還需進行特徵選擇、數據歸一化和建立評估指標等步驟，以確保預測模型的准確性和穩定性。