关于数据挖掘:R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析附代码数据

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原文出处：拓端数据部落公众号

 
最近咱们被客户要求撰写对于ARCH的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

引言

金融中一个重要度量是与资产相干的危险，而资产稳定率是最罕用的危险度量。然而，资产稳定率的类型有多种。稳定率不能间接观测的性质在稳定率钻研和建模中有十分重要的含意。

数据选取

笔者选取1973年1月到2009年12月，英特尔公司（INTC）股票的每月收盘价数据，同时也收集同期的S\&P指数数据，前六个数据样本如下所列：

## date intc sp

## 1 19730131 0.010050 -0.017111

## 2 19730228 -0.139303 -0.037490

## 3 19730330 0.069364 -0.001433

## 4 19730430 0.086486 -0.040800

## 5 19730531 -0.104478 -0.018884

## 6 19730629 0.133333 -0.006575

模型剖析

①模型的构造

用rtrt示意某项资产在tt时刻的对数收益率。稳定率钻研的根本思维是，序列rtrt是前后不相干的或低阶前后相干的，然而序列不是独立的。作为阐明，思考Intel公司股票从1973年1月到2009年12月的月对数收益率，共有444个察看值，下图给出了该对数收益率的时序图。

收益率序列看起来是安稳且随机的。接下来，咱们给出其样本自相干函数（ACF）,同时也作出对数收益率的绝对值序列｜rt｜｜rt｜的样本自相干函数。

对数收益率序列的ACF显示除了在滞后为7和14时有较小相关性之外，没有显著的序列前后相关性，并且序列rtrt的Ljung-Box统计量表明 18.6760744,相应的ｐ值为 0.0966514.而对数收益率的绝对值序列｜rt｜｜rt｜显示具备序列相关性，并且序列｜rt｜｜rt｜的Ljung-Box统计量表明 124.9064353,相应的ｐ值靠近于 0。因而，Intel公司股票月对数收益率序列是前后不相干的，但不是独立的。咱们用ARCH模型去刻画收益率序列的这种不独立性。

为了把稳定率模型放在一个适当的框架中，思考给定Ft−1Ft−1时rtrt的条件均值和条件方差，即：

μt=E(rt|Ft−1),σ2t=Var(rt|Ft−1)=E[(rt−μt)2|Ft−1]μt=E(rt|Ft−1),σt2=Var(rt|Ft−1)=E[(rt−μt)2|Ft−1]

其中，Ft−1Ft−1是在t−1t−1时刻已知的信息集。样本公司的股票收益率序列rtrt即便有前后相关性也很弱。咱们假设rtrt遵从简略的ARMA(p,q)模型，Ljung-Box统计量表明Intel股票的月对数收益率序列没有序列相关性。咱们对对数收益率序列进行单样本测验,确认序列rtrt的均值显著不等于０.

## $statistic

## t

## 2.37881

##

## $p.value

## [1] 0.01779151

更具体地说，测验H0:μ=0和Ha:μ≠0H0:μ=0和Ha:μ≠0的ｔ比为2.3788，p值为0.01779.因而，对Intel公司股票的对数收益率，有rt=μt+εtrt=μt+εt，其中μt=μμt=μ为常数。

②ARCH效应的测验

对于Intel公司股票的月对数收益率序列，均值方程仅仅由一个常数形成。

记εt=rt−μtεt=rt−μt为均值方程的残差。平方序列ε2tεt2能够用来测验条件异方差性，即ARCH效应，咱们采纳Mcleod和Li(1983)提出的将Ljung-Box统计量ＱQ(m)Q(m)利用于序列ε2tεt2，该测验统计量的原假如是序列ε2tεt2前ｍ个距离的ACF值都为０.

ε2t=α0+α1ε2t−1+⋅⋅⋅+αmε2t−m+et,t=m+1,⋅⋅⋅,Tεt2=α0+α1εt−12+···+αmεt−m2+et,t=m+1,···,T

ε2tεt2的Ljung-Box统计量Q(12)Q(12)=92.938884，其ｐ值靠近于０,因而表明有很强的ARCH效应。也能够用Engle的拉格朗日乘子法(m=12),archTest测验结果显示,F的值为4.978,相应的p值靠近于0，进一步表明Intel公司股票对数收益率有很强的 ARCH效应。

③ARCH模型的建设

ARCH模型的根本思维是:1)资产收益率的扰动序列εtεt是前后不相干的，但不是独立的;2)εtεt的不独立性能够用其滞后值的简略二次函数来表述。ARCH(m)模型假设

εt=σtϵt,σ2t=α0+α1ε2t−1+⋅⋅⋅+αmε2t−mεt=σtϵt,σt2=α0+α1εt−12+···+αmεt−m2

，其中ϵtϵt是均值为０、方差为１的独立同散布(iid)随机变量序列，且α0>0α0>0,对i>0i>0有αi≥0αi≥0.系数αiαi必须满足一些正则性条件以保障εtεt的无条件方差是无限的。咱们假设ϵtϵt遵从规范正态分布。

上图给出了均值调整对数收益率的平方序列的样本ACF和PACF.从PACF图中，咱们能够看出在距离为１、２、３和１１上有显著的相关性。为了放弃模型简略，咱们对稳定率建设一个ARCH(3)模型。相应的，为Intel公司股票的月对数收益率建设一个如下模型：

rt=μ+εt,εt=σtϵt,σ2t=α0+α1ε2t−1+α2ε2t−2+α3ε2t−3rt=μ+εt,εt=σtϵt,σt2=α0+α1εt−12+α2εt−22+α3εt−32

假设ϵtϵt是独立同散布的规范正态序列。

咱们失去的拟合模型为：rt=0.0126+εt,σ2t=0.0104+0.2329ε2t−1+0.0751ε2t−2+0.0520ε2t−3rt=0.0126+εt,σt2=0.0104+0.2329εt−12+0.0751εt−22+0.0520εt−32并且，各个参数估计值的标准误差别离是0.0055、0.0012、0.115、0.0473和0.0451,统计报告见附录。

可见，α2α2和α3α3的估计值在5%的程度下不是统计显著的。咱们去掉两个不显著参数，简化模型为ARCH(1) ,从新得出如下拟合模型rt=0.0131+εt,σ2t=0.0110+0.3750ε2t−1rt=0.0131+εt,σt2=0.0110+0.3750εt−12其中，各个参数估计值的标准误差别离是0.0053、0.0021和0.1126,并且所以预计都是高度显著的，统计报告见附录。

④ARCH模型的思考

咱们对于Intel公司股票稳定率建设的上述模型是不是就能充沛地形容给定数据的条件异方差性了呢？

以下，咱们对残差进行标准化解决，失去序列{εt^εt^}，{εt^εt^}的样本ACF和样本PACF图如下所示：

PACF图表明在标准化残差的平方序列的高阶距离上依然有序列相关性。{εt^εt^}的Ljung-Box统计量为Q(10)=16.58Q(10)=16.58,p=0.08p=0.08;Q(20)=38.81Q(20)=38.81,p=0.007p=0.007.因而，如果只是关注低阶的模型，那么在５％程度下，以上所求的ARCH(1)模型就能充沛地形容给定数据的条件异方差。

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