❶ garch模型能预测股票价格波动率吗
我认为不大可能
❷ 如何用garch模型 预测出今后一个月的股票价格啊
模型在中国不行，国外的可以但也并不稳定，主要都是操盘手作怪
❸ GARCH模型的缺陷
由于GARCH (p,q)模型是ARCH模型的扩展,因此GARCH(p,q)同样具有ARCH(q)模型的特点。但GARCH模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数,而且是滞后条件方差的线性函数。
GARCH模型适合在计算量不大时,方便地描述了高阶的ARCH过程,因而具有更大的适用性。但GARCH(p,q)模型在应用于资产定价方面存在以下的不足:
①GARCH模型不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象。GARCH(p,q)模型假定条件方差是滞后残差平方的函数,因此,残差的符号不影响波动,即条件方差对正的价格变化和负的价格变化的反应是对称的。然而在经验研究中发现,当利空消息出现时,即预期股票收益会下降时,波动趋向于增大;当利好消息出现时,即预期股票收益会上升时,波动趋向于减小。GARCH(p,q)模型不能解释这种非对称现象。
②GARCH(p,q)模型为了保证非负,假定(2)式中所有系数均大于零。这些约束隐含着的任何滞后项增大都会增加因而排除了的随机波动行为,这使得在估计GARCH模型时可能出现震荡现象。
❹ 证券公司中预测股票行情用的什么软件或者是方法计量经济学在证券从业人员看来有用吗
预测股票行情？谈何容易。股票的价格是不能预测的。很多分析软件，比如大智慧等，自称能预测股票价格，它的核心原理是将股票的“道氏理论”量化，以往的道氏理论是纯图像的，而这些软件它将图像信息量化成数字信息，然后给炒股的人一些建议。但实际上，这是不可能的。根据有效市场理论，股票的价格反映的是当时的信息，而如果无法预测会出现什么信息的话，就无法预测股价。一个软件，如何去预测未来会发生什么呢？那些标榜自己能预测股价的软件基本上是骗人。它顶多不多是利用股市暂时的不稳定，赚取少得可怜的一点点蝇头小利。
外国的投资大亨们也在预测股价，他们的方法要高明得多，他们使用一种时间序列分析，你去搜ARCH或者GARCH，这就是他们采用的方法。不过外国人现在已不再单纯预测股票价格，他们预测的是股票的波动，然后选择一个对冲组合来赚取利润。
计量经济学本身还是有用的，ARCH或者GARCH就属于时间序列分析的一种，但指望单纯地使用它就能获利，那就犯错了。国内的证券从业人员基本上不使用这方法，一般的经纪人不懂这个，而有名的分析师则要不有内幕消息（提前知道了别人在未来才能知道的消息），要不就是分析宏观经济走势然后分析受宏观经济走势影响某些产业估计会往好/不好方向发展，以此得出股价走势的预测。对于后者，如果你让告诉你下个时刻股价，他绝对做不到，他只是能判断大体的走势。
❺ 如何用eviews进行GARCH模型测股票波动性，要具体步骤
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。特别适用于波动性的分析和预测，这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用，其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。
一般的GARCH模型可以表示为：
Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
其中ht为条件方差，at为独立同分布的随机变量，ht与at互相独立，at为标准正态分布。⑴式称为条件均值方程；⑵式称为条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。为了适应收益率序列经验分布的尖峰厚尾特征，也可假设 服从其他分布，如Bollerslev （1987）假设收益率服从广义t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型采用了GED分布等。另外，许多实证研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率残差对收益率的影响还存在非对称性。当市场受到负冲击时，股价下跌，收益率的条件方差扩大，导致股价和收益率的波动性更大；反之，股价上升时，波动性减小。股价下跌导致公司的股票价值下降，如果假设公司债务不变，则公司的财务杠杆上升，持有股票的风险提高。因此负冲击对条件方差的这种影响又被称作杠杆效应。由于GARCH模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，因此GARCH模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性。
❻ 关于GARCH（1,1）模型的预测
你是用eviews做吗 如果是的话 先对源数据做建模，参数估计，再点一下resize 把样本量那你扩充到09年12月31日 就可以估计了
❼ GARCH模型测股票波动性需要什么数据
你只需下载股票每日历史价位就可以了。比方说你下载的是每日开盘价（用每日均价也是可以的），记为S1，S2， S3。。。然后，你需要把这些数字转换成价格日变化率，即（S2-S1）/S1, (S3-S2)/S2,...等等，然后把这组变化率数据导入Eviews, 按下面链接页面的步骤操作就可以，很容易的。
http://perso.fundp.ac.be/~mpetijea/MyEviews/Clips/clip17.html
加油。
❽ 如何用GARCH(1,1)求股票的具体波动率数据
以哈飞股份(600038)为例，运用GARCH（1,1）模型计算股票市场价值的波动率。
GARCH（1,1）模型为：
(1)
(2)
其中， 为回报系数， 为滞后系数， 和 均大于或等于0。
（1）式给出的均值方程是一个带有误差项的外生变量的函数。由于是以前面信息为基础的一期向前预测方差，所以称为条件均值方程。
（2）式给出的方程中： 为常数项， （ARCH项）为用均值方程的残差平方的滞后项， （GARCH项）为上一期的预测方差。此方程又称条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。
通过以下六步进行求解：
本文选取哈飞股份2009年全年的股票日收盘价，采用Eviews 6.0的GARCH工具预测股票收益率波动率。具体计算过程如下：
第一步：计算日对数收益率并对样本的日收益率进行基本统计分析，结果如图1和图2。
日收益率采用JP摩根集团的对数收益率概念，计算如下：
其中Si，Si-1分别为第i日和第i-1日股票收盘价。
图1 日收益率的JB统计图
对图1日收益率的JB统计图进行分析可知：
（1）标准正态分布的K值为3，而该股票的收益率曲线表现出微量峰度（Kurtosis=3.748926>3），分布的凸起程度大于正态分布，说明存在着较为明显的“尖峰厚尾”形态；
（2）偏度值与0有一定的差别，序列分布有长的左拖尾，拒绝均值为零的原假设，不属于正态分布的特征；
（3）该股票的收益率的JB统计量大于5%的显著性水平上的临界值5.99，所以可以拒绝其收益分布正态的假设，并初步认定其收益分布呈现“厚尾”特征。
以上分析证明，该股票收益率呈现出非正态的“尖峰厚尾”分布特征，因此利用GARCH模型来对波动率进行拟合具有合理性。
第二步：检验收益序列平稳性
在进行时间序列分析之前，必须先确定其平稳性。从图2日收益序列的路径图来看，有比较明显的大的波动，可以大致判断该序列是一个非平稳时间序列。这还需要严格的统计检验方法来验证，目前流行也是最为普遍应用的检验方法是单位根检验，鉴于ADF有更好的性能，故本文采用ADF方法检验序列的平稳性。
从表1可以看出，检验t统计量的绝对值均大于1%、5％和10%标准下的临界值的绝对值，因此，序列在1%的显著水平下拒绝原假设，不存在单位根，是平稳序列，所以利用GARCH（1,1）模型进行检验是有效的。
图2 日收益序列图
表1ADF单位根检验结果
第三步：检验收益序列相关性
收益序列的自相关函数ACF和偏自相关函数PACF以及Ljung-Box-Pierce Q检验的结果如表3（滞后阶数 =15）。从表4.3可以看出，在大部分时滞上，日收益率序列的自相关函数和偏自相关函数值都很小，均小于0.1，表明收益率序列并不具有自相关性，因此，不需要引入自相关性的描述部分。Ljung-Box-Pierce Q检验的结果也说明日收益率序列不存在明显的序列相关性。
表2自相关检验结果
第四步：建立波动性模型
由于哈飞股份收益率序列为平稳序列，且不存在自相关，根据以上结论，建立如下日收益率方程：
(3)
(4)
第五步：对收益率残差进行ARCH检验
平稳序列的条件方差可能是常数值，此时就不必建立GARCH模型。故在建模前应对收益率的残差序列εt进行ARCH检验，考察其是否存在条件异方差，收益序列残差ARCH检验结果如表3。可以发现，在滞后10阶时，ARCH检验的伴随概率小于显著性水平0.05，拒绝原假设，残差序列存在条件异方差。在条件异方差的理论中，滞后项太多的情况下，适宜采用GARCH（1,1）模型替代ARCH模型，这也说明了使用GARCH（1,1）模型的合理性。
表3日收益率残差ARCH检验结果
第六步：估计GARCH模型参数，并检验
建立GARCH（1,1）模型，并得到参数估计和检验结果如表4。其中，RESID(-1)^2表示GARCH模型中的参数α，GARCH（-1）表示GARCH模型中的参数β，根据约束条件α+β<1，有RESID(-1)^2+GARCH（-1）=0.95083＜1，满足约束条件。同时模型中的AIC和SC值比较小，可以认为该模型较好地拟合了数据。
表4日收益率波动率的GARCH（1,1）模型的参数估计
❾ garch模型 怎么预测未来具体值我用sas 和eviews都只会得出模型 不会预测未来值~~
EVIEWS能出来具体数值，如果你预测的是y，一般他会在yf里，你也可以自己定义变量的，看看你有没有