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如题: 不知有哪些软件可以计算ARFIMA,FIGARCH模型呢?不知网上能否提供一些相关的解决这类模型的免费软件下载呢?希望这方面的高手指点.
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如果你了解什麽是 ARFIMA、FIGARCH，
你应该要问的是： 什麽软件不能用来估计这类模型！ 如EViews这类的笨蛋软件都能解决这两类模型，
PcGive、Ox、SPlus、R、Gauss、Rats、Gretl.
..............等等，能估计的，太多了嘛！。 [此贴子已经被作者于 2:35:05编辑过]
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ARFIMA在PCGIVE10.4，FIGARCH在G@RCH4.0
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你们世俗的人都认为大侠是玉树临风的　难道　大侠就不能矮胖吗？
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gemini69,你的价格太高了我到是很想看你的内容就是钱不够
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以下是引用gemini69在 2:34:08的发言： 如果你了解什麽是 ARFIMA、FIGARCH，
你应该要问的是： 什麽软件不能用来估计这类模型！ 如EViews这类的笨蛋软件都能解决这两类模型，
..............等等，能估计的，太多了嘛！。
真的假的，不会这么贵的东东吧。我估计该兄是唬人的
淡定，寻求心灵的宁静
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以下是引用秋日私语在 1:01:23的发言： 真的假的，不会这么贵的东东吧。我估计该兄是唬人的
知识无价，更遑论论坛币这种虚拟的咚咚！ ARFIMA、FIGARCH，现在没有一个大家都满意的估计方式，所涉及的技巧，需要的是 Gamma function、 ML estimation、 some theories under time and frequency domain， 换言之，这也是看懂文献的基本要求！ 而如果你具备的话， 那还就是回到我说过的，你应该要问的是什麽软件不能拿来估算两类模型，故以 EViews傻瓜软件来当例子！ 一堆软件，俯拾皆工具， 因为很好估算嘛！ 预测等等，也不是问题呀！ 不然那些文献是发表假的吗？ 反之，你若不具备那些基础，你跑 ARFIMA、FIGARCH 干嘛呢？ 又不懂，到时又引发出一堆涉及计量基础的问题，怎麽估算呀？ 怎麽调整呀？ 怎麽选择呀？ 干嘛，本末倒置的学习呀？ 随便玩玩 "回归" 这种大众通俗简单的玩意就好了嘛！ 更何况， ARIMA、ARCH family 还不够玩耍的吗？ 只是 long memory， 多放几个ar terms， "异曲同工之妙"！ 就算 能记住较久， 预测较长， 资料也有其限制嘛， 这种预测， 有多少叁考价值呢？
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just correct something, Long memory models in fact incorporate both stationary and nonstationary process that is , when d=0 or d=1. Depend on the values you estimate. Again, long memory is not just for long time dependent. In fact, when you have mixed data like mixed unit root and stationary data, long memory will play an important role in it. For example, monthly inflation data,output growth data, daily stock index data exchange rate data. Sometimes, even for most unit root test, it may misspecify the long memory process as unit root process.
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由于最近才接触到FIGARCH模型,对这方面还不很了解,请高手帮忙. 在研究股票市场的长记忆性时,很多研究都表明收益率序列不存在长记忆(即使存在也很小),对与中国市场也是如此.但是绝对收益率(用来刻画波动性)却表现出强烈的长记忆特性.我的问题是既然绝对收益率序列表现出长记忆的特性,为什么很多文章是对收益率序列建立FIGARCH模型,而不是对绝对收益率建立FIGARCH模型? 对绝对收益率建立FIGARCH模型有意义吗?
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数据的频率不同 特性也不同 你所说的一般是对高频数据 低频数据基本都有长记忆
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谢谢版主的回复 我用的是日收益率,我想问的是为了刻画波动性的长记忆特性,FIGARCH模型是对收益率建模,还是对绝对收益率建模?
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FIGARCH只是描述的volatility 如果对收益率model,自身还只是mean equation
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我这样理解不知道有没有错误:用FIGARCH(p,d,q)模型来估计股票市场的收益率(return),若d在0和1之间,则说明股票市场的波动性具有长记忆特性.或者我也可以用R/S分析和GPH等检验长记忆的方法来估计绝对收益率,若记忆参数d在0和0.5之间,则说明股票市场的波动性具有长记忆特性.
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要分均值方程和波动方程来讨论，均值的长记忆表现为ARFIMA，波动的长记忆表现为FIGARCH，如果都有长记忆，就叫双长记忆。
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我也是最近刚刚接触长记忆这些东西，对楼主上面的理解表示赞同。 我最近一直在想办法估计出ARFIMA的长记忆参数，但是看到很多方法都是过于复杂，而且编程实现起来，还是比较困难。难道只有采用R/S估计。 在这里，想问楼主是如何估计长记忆参数的？
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回复楼上的,估计长记忆参数有很多中方法的,你上面说的两种是最常用的方法,这方面的软件也很多的,WINRATS6.20就可以的,你可以在这个版块搜索一下"长记忆",应该有很多关于这方面的讨论. 感谢6楼的回复,我想知道的是对绝对收益率建模有意义吗?还是直接对收益率建模,比如ARFIMA-FIGARCH模型,用FIGARCH模型来刻画波动性哪?
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"我想知道的是对绝对收益率建模有意义吗?" 如果你是搞学术, 可以试试 不过你需要看看相关的paper 仔细研读
论坛好贴推荐来源： 作者：张卫国;胡彦梅;陈建忠;
中国股市收益及波动的ARFIMA-FIGARCH模型研究
一引言金融时间序列是否具有长记忆性是现代金融理论研究的一个热点问题。长记忆过程是指自相关函数以极慢的速率衰退的过程。通俗地说,长记忆指高阶自相关。金融时间序列的长记忆是指时间序列中相距较远的时间间隔具有显著的自相关性,即历史事件会持续影响着未来。如果“长记忆”存在于金融时间序列,那么现代投资理论,资产定价模型以及建立在有效市场假定下的其它经济理论的可信度将出现问题。描述金融经济时间序列的短期记忆模型(如自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归整合滑动平均模型(ARIMA)等)的有效性将面临严重挑战。自20世纪90年代以来,国外学者进行了大量的实证研究。近年来,国内学者张维等(2001)及王春峰等()采用传统的R/S分析方法检验我国深沪两股市周收益和日收益的长记忆,指出两股市均有较强的长记忆特征。陈梦根(2003)采用修正R/S分析和ARFIMA模型实证分析了我国股票市场沪深股指,结果表明股指不存在长记忆特征。本文采用ARFIMA-FIGARCH模型研究深圳股票市场收益过程和波动过程的双长记忆性,通过......(本文共计5页)
　　　　　　　
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你可能喜欢基于GARCH模型的VaR计算--《南京理工大学》2004年硕士论文
基于GARCH模型的VaR计算
【摘要】：准确辨识、测量金融风险已成为金融机构和监管部门关键，基于统计技术的度量金融市场风险值VaR(Value at Risk)已成为各种金融机构、非金融机构和监管者测量市场风险的新标准和新方法。鉴此，如何高效、准确的进行WaR的计算将是问题所在。考虑到VaR计算中关键的波动性的估计采用的是GARCH模型，本文针对GARCH模型参数的估计方法BHHH方法进行改进，运用最优化理论的乘子法(PHR)和模拟退火算法(SAA)进行参数估计；然后将参数估计结果运用到VaR计算的不同方法中去，依据Microsoft公司近年来的股票价格，对Microsoft公司股票持有人未来的损失进行预测，最终比较由以上三种方法参数估计方法得到的VaR拟合市场风险的实际情况，得到基于模拟退火的VaR-GARCH模型在计算VaR时估计风险的优越性，为预测金融市场风险提供了较好的方法。
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【学位授予单位】：南京理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2004【分类号】：F224【目录】：
1 金融市场风险测量模型VaR及其原理10-16
1.1 VaR概念10
1.2 VaR的一般计算方法10-13
1.2.1 一般分布下的VaR计算10-11
1.2.2 正态分布下的VaR计算11-13
1.3 VaR计算的基本原理13
1.3.1 VaR计算的基本思想13
1.3.2 VaR计算的基本模式13
1.4 VaR计算的主要方法13-16
1.4.1 市场因子的波动性模型13-14
1.4.2 证券组合的估值模型14-16
2 数学预备知识16-32
2.1 最优化方法概述16-19
2.1.1 无约束非线性规划问题的求解17-18
2.1.2 约束非线性规划问题的求解18-19
2.2 模拟退火算法19-24
2.2.1 固体退火过程19-20
2.2.2 Metropolis准则20-21
2.2.3 模拟退火算法21-22
2.2.4 冷却进度表22-23
2.2.5 模拟退火算法的收敛性23-24
2.3 改进的模拟退火算法24-32
2.3.1 确定温度更新函数的启发式准则26-27
2.3.2 随机向量的产生27-29
2.3.3 温度更新函数29-30
2.3.4 边界约束的处理方法30-32
3 波动性和相关性32-49
3.1 金融资产回报的波动性与相关性32-33
3.1.1 波动性与相关性的含义和度量32-33
3.1.2 实际金融数据的一些基本特征33
3.2 移动平均方法33-35
3.2.1 简单移动平均方法33-34
3.2.2 指数移动平均方法34-35
3.3 GARCH模型35-45
3.3.1 GARCH类模型概述36-38
3.3.2 GARCH模型相关性的估计--多元GARCH模型38-39
3.3.3 GARCH模型的参数估计39-45
3.4 数值实验45-49
3.4.1 模型的选取45-47
3.4.2 实验结果47
3.4.3 结果分析47-48
3.4.4 小结48-49
4 VaR计算的方法49-60
4.1 VaR计算的分析方法49-53
4.1.1 组合-正态模型与资产-正态模型49-51
4.1.2 Delta-正态模型51-53
4.1.3 Delta-GARCH模型53
4.2 VaR计算的模拟方法53-59
4.2.1 历史模拟方法53-54
4.2.2 Monte Carlo模拟法54-59
4.2.2.1 单变量Monte Carlo模拟法54-57
4.2.2.2 基于Monte Carlo模拟的VaR估计57-58
4.2.2.3 多变量Monte Carlo模拟法58-59
4.2.3 Monte Carlo模拟的评价59
4.3 VaR计算方法的比较59-60
5 GARCH模型在实际证券市场VaR计算的应用60-78
5.1 数据的选取60-62
5.2 对数回报率分布的正态检验62-64
5.2.1 正态性的检验方法63
5.2.2 实证结果63
5.2.3 实证结果分析63-64
5.3 回报模型的建立64-65
5.3.1 回报率相关性检验方法64
5.3.2 实证结果64-65
5.4 波动性模型的建立65-67
5.4.1 定性分析65
5.4.2 定量分析--异方差性的存在性检验65-66
5.4.3 实证结果与模型确定66-67
5.5 VaR的计算67-77
5.5.1 基于GARCH模型的分析方法的VaR的计算67-72
5.5.1.1 实际计算步骤67-68
5.5.1.2 实验结果68-71
5.5.1.3 可靠性检验71-72
5.5.2 基于GARCH模型的Monte Carlo模拟法的VaR的计算72-77
5.5.2.1 实际计算步骤73
5.5.2.2 实验结果73-77
5.5.2.3 可靠性检验77
5.6 小结77-78
6 结论78-79
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花小伟;马春阳;;[J];金融发展研究;2010年06期
侯富强;李水凤;;[J];深圳大学学报(人文社会科学版);2012年02期
中国博士学位论文全文数据库
杨云飞;[D];华中科技大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库
于培超;[D];山东理工大学;2011年
李鹏亮;[D];首都经济贸易大学;2006年
苗建防;[D];暨南大学;2006年
李士元;[D];青岛大学;2007年
郑宇泉;[D];厦门大学;2007年
花小伟;[D];首都经济贸易大学;2009年
李更;[D];首都经济贸易大学;2010年
廖飞;[D];贵州财经大学;2012年
【参考文献】
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吕亚芹,何晓群,汤果;[J];统计研究;1999年S1期
王春峰,万海晖,张维;[J];系统工程学报;2000年01期
詹原瑞;[J];系统工程理论与实践;1999年12期
杨若黎,顾基发;[J];系统工程理论与实践;1997年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库
陈征;;[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
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