garch和arima预测汇率 预测即期汇率
运用stata实证分析建立garch模型遇到的问题
现实数据基本很难处理到完美的，大致上差不多就可以了，你这autocorrelation也不是很严重啊，我觉得可以一用。另外股指上还是尽量用garch吧，一般（1，1）就能有不错的估值了，高了反而增加模型复杂程度。
在STATA 12中构建DCC-MGARCH模型的第一步是确保已经安装了相应的STATA程序包，可以通过net install命令来安装。 启动STATA后，应先加载所需的MGARCH工具包，使用命令`use mgarch`。 在选择模型类型时，应指定为DCC模型。在命令窗口输入`garch model`，然后选择`dcc`选项。
个人而言，我比较喜欢用stata做ARCH和GARCH （1）TGARCH称为门限ARCH模型，表示利好消息和利空消息对条件方差的影响不同。
prob是t统计量的伴随概率P－值。一是数据检验类的功能：如“T 检验”、“方差分析”、“协整检验”、“Granger 因果检验”等。二是对变量进行简单处理的功能：如变量的“相关系数”、“协方差”以及“直方图”等。三是对数据进行模型的求解和模拟：这方面的模型就特别多了，如GARCH模型簇，等等。
Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
时间序列预测方法汇总
1、朴素法：该方法使用最后一个时间点的值来预测后续时间段内的值，即y（t+1）= y（t）。简单平均：简单平均预测法是将历史时刻变量所有值的平均值作为预测值。滑动窗口平均：滑动窗口平均法使用之前一定大小时间段的平均值作为这个时间点的值。
2、以下是关于时间序列预测的八种方法的总结： 朴素预测法(Naive Forecast)：基于数据稳定性，预测第二天价格时，假设值等于前一天，即 yt+1=yt。 简单平均法(Simple Average)：预测值等于所有先前观测点的平均值，适用于数据波动不大且平均值稳定的时期。
3、朴素法最基础的预测方式是朴素法，y(t+1) = y(t)，它简单地依赖于过去数据的最后一个值来估算未来。 简单平均进阶一步，我们有简单平均，通过历史所有值的平均值作为预测值，y_hat_avg = test.copy() y_hat_avg[avg_forecast] = train[Count].mean()，为预测赋予稳健的基准。
均值模型
1、因此，该模型的均值为4。 求解方差：根据AR(1)模型的方差公式，可以得到：Var(y_t) = σ_e^2/(1-^2) = 0.53/(1-0.5^2) = 06 因此，该模型的方差为06。
2、均值方差模型是一种用于描述和分析数据波动性的统计模型。该模型主要关注两个核心要素：均值和方差。其中，均值代表数据的平均值或中心趋势，反映了数据集的整体水平；方差则反映了数据点与均值之间的离散程度，即数据的波动性。均值方差模型通过这两个参数，可以简洁地描述数据的分布情况。
3、马科维茨均值-方差模型是由美国经济学家哈里·马科维茨（H. M. Markowitz）在1952年提出的一种投资组合选择理论。该模型主要用来解决最优资产配置的比例，首次将数理统计方法引入投资组合理论。
4、在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。
5、均值方差模型是由哈里·马科维茨 (H. M. Markowitz)在1952年提出的风险投资模型。马科维茨把风险定义为收益率的波动率，首次将数理统计的方法应用到投资组合选择的研究中。这种方法使收益与风险的多目标优化达到最佳的平衡效果。
6、均值—方差模型是由H.M.Markowitz(哈里·马科维茨）在1952年提出的风险度量模型。均值-方差模型 (Mean-Variance Model) 投资者将一笔给定的资金在一定时期进行投资。在期初，他购买一些证券，然后在期末卖出。
通过什么方式可以测量金融市场的实时波动性水平?
有几种方法可以测量金融市场的实时波动性水平，其中一些包括：波动率指标：例如使用历史波动率计算出的平均波动率或者自然对数收益率的标准差，如CBOE波动率指数（VIX）等。
平均真实波幅（Average True Range， ATR）：ATR是一种技术指标，用于测量价格波动的变化范围和趋势，常被用于股票、期货等市场的波动性测量和价格预测。
震荡指标是一种用于分析金融市场波动情况的工具。震荡指标是金融市场技术分析中常用的一类工具，用于评估市场的波动程度和节奏。具体来说，震荡指标通过特定的数学计算，反映价格变动的幅度和速度，帮助交易者判断市场的短期波动状态。下面将详细解释震荡指标的概念和作用。
技术分析：通过对价格图表和各种技术指标的分析，可以了解金融商品的价格走势和波动性。例如，移动平均、Bollinger带、相对强弱指标等可以帮助判断价格趋势和波动范围。
历史波动率（Historical Volatility）：历史波动率是通过计算过去一段时间内资产价格的标准差来评估资产的波动性风险。这种方法是基于过去的数据进行预测，不考虑未来可能发生的事件，因此可能存在一定的偏差。