英特尔对数收益率数据的金融计量学实验：自相关性分析与ARCH模型应用

本资源是一份金融计量学实验报告，由学生陈弘洋完成，针对的是19级金融工程专业。实验主要围绕因特尔公司从1973年1月31日至2009年12月31日的对数收益率数据，以及从1967年开始的另一份数据进行分析。数据存储在m-intcsp7309.txt和m-ibmsp6709.txt文件中。 实验的核心内容包括以下几个方面： 1. **数据处理**：选取股票、汇率、原油和大宗商品价格作为研究样本，计算收益率，这是衡量金融资产价值变动的基础指标。 2. **统计检验**：通过计算收益率的自相关函数(Autocorrelation Function, ACF)和偏自相关函数(Partial Autocorrelation Function, PACF)，来评估序列的短期和长期依赖性，这对于识别时间序列中的潜在模式和预测未来值至关重要。 3. **ARCH效应**：分析ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型，这是一个针对条件异方差性的模型，它假设序列中的误差方差会受到过去误差大小的影响，有助于理解价格波动的非平稳性和动态性。 4. **模型选择与估计**：在自相关性和条件异方差性基础上，确定合适的模型，可能是ARCH、GARCH（Generalized ARCH）或TGARCH（Truncated GARCH），这些模型在捕捉和解释金融时间序列数据的动态波动性上很有效。 5. **模型检验**：检验估计模型的残差是否符合正态性和无自相关性等假设，这是模型有效性和适用性的关键步骤。 6. **可视化分析**：绘制条件异方差图像，直观展示序列中条件方差随时间变化的特性。 7. **预测应用**：利用所选模型进行向前12期的预测，这在实际金融市场中具有重要的实践意义，可以帮助投资者和分析师做出决策。 实验的目的和要求是深入理解收益率的时间序列特性，掌握如何通过统计方法进行有效建模和预测，并检验模型的有效性。实验中运用的理论基础涉及自相关性和偏自相关性的概念，以及ARCH模型的具体构建和应用。通过这个过程，学生能够提升金融计量学的实证分析技能。