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关于Python的ARCH包(六)
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发布时间:2019-03-21

本文共 1269 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

1.5 预测情形分析

1.5.1 波动率情形分析

为了预测市场波动率,我们可以使用客户端自主随机数生成器来模拟不同情形。通过分析历史数据,可以帮助我们更好地理解特定时期的波动模式。这种方法通常使用标准自举方法(历史模拟过滤)来描绘波动率的情形。具体操作如下:

  • 数据准备

    使用NASDAQ指数收益率数据,并配置必要的参数来衔接模型。

  • 模型构建

    通过 ConstantMean 模型构建均值模型,并搭配 GARCH 模型来描述波动率。

  • 模型拟合

    使用最大似然估计方法拟合模型,并得到标准化的结果。结果显示,模型性能较为理想。

  • 预测与分析

    预测未来10天的波动率,并通过解析预测法分析结果。与模拟预测结果进行对比,发现前5天的波动率呈现较大的变化。


  • 1.5.2 自主随机数生成器应用

    在本次预测中,我们使用自主随机数生成器来模拟冲击。具体包括以下步骤:

  • 随机数生成

    使用固定种子生成随机数,确保结果具有一定的可重复性和可控性。

  • 冲击处理

    前5天的冲击设置为2倍标准差,其余时间为标准差。

  • 模拟预测

    使用 forecast 方法,通过设定不同的模拟方法(simulationbootstrap)生成预测结果。


  • 1.5.3 自举情形模拟

    本次预测采用了历史模拟过滤法(FHS)进行自举模拟。具体过程如下:

  • 抽样方法

    随机从历史数据中抽取收益率样本,生成正态分布的冲击。

  • 模拟方法

    使用自主随机数生成器,将冲击参数与历史数据结合,生成预测结果。

  • 结果对比

    与标准化模拟结果进行对比,发现自举方法在前期波动率预测上更加合理。


  • 1.5.4 模拟结果对比图

    通过绘制差异图,可以清晰地观察不同预测方法之间的差异:

  • 解析预测

    预测结果显示,初始阶段波动率快速增加,随后趋于平稳。

  • 标准模拟

    与解析预测类似,但初始阶段差异更为显著。

  • 自举模拟

    预测结果与金融危机期间的实际波动率情况更加一致。


  • 1.5.5 路径比较分析

    为了更深入地理解不同预测方法的差异,我们可以绘制路径图。通过对比模拟路径和预测路径,可以发现:

  • 模拟路径

    棕色曲线表示模拟路径,展示预测结果的波动情况。

  • 自举路径

    灰色曲线表示自举路径,与模拟路径进行对比。

  • 结果对比

    自举方法在波动率预测上表现更为稳定,即使在初始阶段波动率较高。


  • 1.5.6 跨年波动率比较

    为了评估不同方法的长期稳定性,我们可以绘制跨年波动率图。

  • 数据获取

    跨年时间段内的预测结果数据。

  • 图表绘制

    将预测结果的波动率与实际波动率进行对比。

  • 结果分析

    分析不同预测方法在长期时期内的表现。

  • 通过图表对比,可以发现:

  • 标准模拟

    波动率预测较为稳定,但初始阶段差异较大。

  • 自举模拟

    波动率预测与实际波动率更为一致。


  • 总结

    本次预测分析通过多种方法(如模拟预测、自举模拟)评估了NASDAQ指数未来波动率的可能性. 结果表明,自主随机数生成器能够有效地模拟不同情形,而自举方法在具有实际历史数据支持的情况下表现尤为理想。通过对比分析,我们也验证了不同预测方法在不同时期内的适用性。

    转载地址:http://kldrz.baihongyu.com/

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