Mô hình GARCH ma trận hiệp phương sai Conditional covariance GARCH models Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai trong chuỗi bài về mô hình biến động đa biến. Ở bài trước, chúng ta đã tìm hiểu mô hình EWMA, một phương pháp trực quan để nắm bắt sự thay đổi của hiệp phương sai theo thời gian. Mặc dù đơn giản và hữu ích, EWMA có một hạn chế lớn: nó thiếu một nền tảng lý thuyết kinh tế lượng vững chắc và việc lựa chọn tham số làm mịn $\lambda$ mang tính chủ quan. Để khắc phục điều này, chúng ta sẽ bước vào thế giới của họ mô hình GARCH đa biến (Multivariate GARCH – MGARCH), một cách tiếp cận chặt chẽ và linh hoạt hơn rất nhiều. Trong bài học này, chúng ta sẽ tập trung vào nhóm mô hình MGARCH đầu tiên, những mô hình có tham vọng mô hình hóa trực tiếp từng phần tử trong toàn bộ (conditional covariance matrix) $\Sigma_t$. Chúng ta sẽ bắt đầu với mô …
Các bài đã xem
- Tổng hợp chuỗi Tùy chỉnh đồ thị trong Stata
- So sánh các ước lượng và ứng dụng với mô hình tăng trưởng Solow
- Biến thiên bậc hai và phương sai tích hợp
- Tổng quan về phân tích hiệu năng trong nghiên cứu
- Hiểu về nghiệm đơn vị và cách kiểm định trong Stata
- Thực hành và tổng hợp toàn diện với Stata
- Tổng quan và kết nối các mô hình tài chính
- Nền tảng toán học của phân tích hiệu năng cho tỷ lệ và Chi-square
- Hướng dẫn thực hành kiểm định giả thuyết với Stata
-
Xem thêm