映象位址的使用上證綜指波動率**
就這樣開始以解決問題的方式學習啦！but問題接踵而來：
啥是波動率？
某度給出如下解釋（基本等於沒講）：波動率是金融資產**的波動程度，是對資產收益率不確定性的衡量，用於反映金融資產的風險水平。
不太嚴謹的解釋就是方差（標準差）。
波動率有啥模型可以**咧？
在該模型建立之前，首先需要保證對數收益率序列的平穩性，結合對數收益率的影象並進行adf單位根檢驗：
p值小於0.05，可認為序列平穩。
接下來用auto.arima進行自動定階：
對數收益率服從arma(2,3)的均值方程。
建立以arma(2,3)為基礎的garch模型：
係數檢驗都挺顯著的！一些其他檢驗因為本人偷懶就先略過了，實際操作時還是要一步步來，嚴謹嚴謹再嚴謹！
理解異方差
這個單詞特別長，它的中文名叫做異方差，它是怎麼來的呢？細細道來。我們使用最小二乘法的時候有乙個基本假定，其他變數對於模型的影響是常數 u 比如在模型 y 0 1x u 裡面我們假定除了 x 以外，其他影響 y的東西都是常數，合起來就是 u 在這個假設下最小二乘法能夠順利進行，也能保障無偏性和一致性。...
異方差性質
殘差序列的異方差性 異方差的影響 使用arima模型擬合非平穩序列時，對殘差序序列有乙個重要假定 殘差序列為零均值白雜訊序列。換言之，殘差序列要滿足如下三個假定條件。1 零均值 2 純隨機 3 方差齊性 如果方差齊性假定不成立，即隨機誤差的方差不在是常數，它會隨時間的變化而變化，可以表示為時間的某個...
基於python的異方差檢驗 講講異方差的檢驗
我們前面講了異方差，也講了怎麼用圖示法來判斷是否有異方差，這一篇來講講怎麼用統計的方法來判斷有沒有異方差。關於檢驗異方差的統計方法有很多，我們這一節只講比較普遍且比較常用的white test 懷特檢驗 假設現在我們做了如下的回歸方程 如果要用懷特檢驗檢驗上述方程有沒有異方差，主要分以下幾個步驟 1...