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| 文件名: AU9999历史交易数据(2009-08-01至2011-07-31).xls | |
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看到有篇论文，说用GARCH-EWMA模型预测期货合约的价格，所以想自己试一下。
我用09年8月3日到11年7月29日共488个交易日的金价数据，先直接对收盘价作关于日期（date）的GARCH拟合，结果得到的AR(1)-GARCH(1,1)，结果很好： SSE 2642.46256 Observations 488 MSE 5.41488 Uncond Var 5.45792992 Log Likelihood -1097.3877 Total R-Square 0.9949 SBC 2231.91724 AIC 2206.77535 Normality Test 16.9574 Pr > ChiSq 0.0002
Standard Approx Variable Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Label Intercept 1 -2635 119.3814 -22.07 <.0001 date 1 0.1572 0.006515 24.13 <.0001 date AR1 1 -0.9536 0.0106 -90.00 <.0001 ARCH0 1 0.3313 0.2154 1.54 0.1240 ARCH1 1 0.0576 0.0266 2.16 0.0305 GARCH1 1 0.8817 0.0594 14.84 <.0001 后来觉得SAS的“日期”坐标好像不是数值？总之不便于后续分析，所以就用天数（day）1到488来标记这488个数据，然后再做了同样的分析步骤，居然得到了下面的结果： SSE 2707.81722 Observations 488 MSE 5.54881 Uncond Var 5.54880547 Log Likelihood -1110.5562 Total R-Square 0.9947 SBC 2252.06396 AIC 2231.11238 Normality Test 41.9368 Pr > ChiSq <.0001
Standard Approx Variable Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Label Intercept 1 210.3997 4.1140 51.14 <.0001 day 1 0.2467 0.0159 15.54 <.0001 day AR1 1 -0.9636 0.009869 -97.64 <.0001 ARCH0 1 5.5488 0.008885 624.48 <.0001 ARCH1 1 0 4.234E-16 0.00 1.0000 GARCH1 1 1.7758E-6 0.0493 0.00 1.0000
我就懵了……都是同样的收盘数据啊，只是回归的自变量变了，结果就会差这么多……当然都已经做过DW检验和异方差检验了，不管是关于date还是关于day回归，残差都显著正相关（DW统计量的值分别为0.0876、0.0882），Q检验和LM检验的延迟12阶P值全都小于0.0001。
这是怎么回事啊？求各位高手指点……
另外还有一个问题……我看到的GARCH-EWMA都是拟合得到GARCH模型，把输出结果的GARCH1作为衰减因子，算出方差估计，然后带回GARCH的线性拟合式子，代替线性拟合的残差来预测价格。但这里的AR-GARCH还对线性回归的残差进行了自回归，那么还能这么做吗？
或者还有那些比较实用的价格预测模型呢？ |
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