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原帖由 <i>yaosongshen</i> 于 2007-5-17 05:36 发表 <a href="http://bbs.macd.cn/redirect.php?goto=findpost&pid=13272670&ptid=1098874" target="_blank"><img src="http://bbs.macd.cn/images/common/back.gif" border="0" onload="if(this.width>screen.width*0.7) {this.resized=true; this.width=screen.width*0.7; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onmouseover="if(this.width>screen.width*0.7) {this.resized=true; this.width=screen.width*0.7; this.style.cursor='hand'; this.alt='Click here to open new window\nCTRL+Mouse wheel to zoom in/out';}" onclick="if(!this.resized) {return true;} else {window.open('http://bbs.macd.cn/images/common/back.gif');}" onmousewheel="return imgzoom(this);" alt="" /></a><br />
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GARCH模型一般研究股票长期走式,由于个股波动太大,这个模型没有太多意义,可能一些大盘股还可以,所以大部分研究都对大盘用.<br />
对于买卖股票来说,这个模型好象没啥用处.除非你做长期投资,但是做长期投资一般 ... <br />
GARCH唯一的用途估计方差。GARCH并不复杂,好东西都不复杂。它的理论假设仍然是高斯分布,只是特别一点——只有一点,“非平稳”高斯分布。一般的高斯分布指的是平稳过程的正态分布,它只有两个参数——期望和方差,固定的,不随时间而变化的。非平稳高斯随机过程也有两个参数,同样的两个参数,期望和方差,它们不是固定的,它们随时间而变化。金融时间序列有一个典型特征,高峰厚尾,我们这个市场更是变态,J-B值高达三位数。但是,变态归变态,其方差还是可以预测的,也就是说它的分布是可以预测的,它的风险是可以估计的,而且预测得很好,估计得很好。
既然预测得很好,估计得很好,我又说它没什么用,什么原因?因为它对指数预测得好,估计得好,对个股那是另外一个面孔了,即使大盘股GARCH模型也要达到20维的复杂度,复杂了就有问题了,鲁棒效应是肯定不好看的,实际效果不见得比简单的标准差好用。只所以如此,我想可能还是大数定理在起作用。
最近GARCH 相当火,可能跟金融指数期货有关。预测得很好,估计得很好,金融指数期货又即将推出,不火才怪。但是,对于个人期货投机或者投资仍然用处有限,只有资金非常雄厚而且非常遵守纪律的好学生才会去真正玩这个东西。
[ 本帖最后由 大地飞鹰 于 2007-5-20 17:59 编辑 ] |
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