ar(1)-garch(1

1、 STEP7使用的AR1地址寄存器来访问FC接口（包括in out 和

inout）以及FB接口的复杂型参数，如array、struct date_and_time.这就是我们为什么在FC接口中使用out型参数访问DB1.DBXX会出现错误，因为AR1寄存器不能完全描述DB1.DBXX地址，完全描述需要6长度字节。

2、 FC FB 本质上一样调用FB相当于在FC里opn di ，并使用ar2

来索引变量FB的优点是数据块里的变量可按名字使用，仅仅是显示而已，执行效率和fc一样

3、 fb中为了方便背景数据块参数的寻址，自动使用ar2寄存器，

ar2寄存器指向背景数据块的首地址p#dbx0.0，如果改变了这个寄存器的值，你再访问背景数据块参数时将不会得到正确的数值.所以，在fb里使用ar2寄存器要小心，对这两个寄存器改变后不要再使用背景数据块参数，当要使用背景数据块参数时要先恢复这两个寄存器的值。

有一个常用的用法是多重背景fb的接口参数的寻址用法，需要用到ar2:(因为在多重背景中，变量的地址并不是其在背景数据块中的绝对地址，而是其相对于ar2的偏移地址),所以：在多重背景fb中，如果要得到某变量variable在背景数据块中的绝对地址，

1、 STEP7使用的AR1地址寄存器来访问FC接口（包括in out 和

inout）以及FB接口的复杂型参数，如array、struct date_and_time.这就是我们为什么在FC接口中使用out型参数访问DB1.DBXX会出现错误，因为AR1寄存器不能完全描述DB1.DBXX地址，完全描述需要6长度字节。

2、 FC FB 本质上一样调用FB相当于在FC里opn di ，并使用ar2

来索引变量FB的优点是数据块里的变量可按名字使用，仅仅是显示而已，执行效率和fc一样

3、 fb中为了方便背景数据块参数的寻址，自动使用ar2寄存器，

ar2寄存器指向背景数据块的首地址p#dbx0.0，如果改变了这个寄存器的值，你再访问背景数据块参数时将不会得到正确的数值.所以，在fb里使用ar2寄存器要小心，对这两个寄存器改变后不要再使用背景数据块参数，当要使用背景数据块参数时要先恢复这两个寄存器的值。

有一个常用的用法是多重背景fb的接口参数的寻址用法，需要用到ar2:(因为在多重背景中，变量的地址并不是其在背景数据块中的绝对地址，而是其相对于ar2的偏移地址),所以：在多重背景fb中，如果要得到某变量variable在背景数据块中的绝对地址，

GARCH模型对上证指数收益率的实证研究

摘要：本文以GARCH模型为基础，深入分析了上证指数(000001)收益率的波动率。文中选用了该指数从1990年12月到2012年9月的月收盘价，共262个数据作为研究对象，并利用Eviews5.0软件对其进行了描述性分析以及序列的波动性分析，建立GARCH(1,1)、E-GARCH(1,1) 和ARCH(1,1)模型。最后，本文还提出了相应的对策建议——规范股票市场的信息机制、政府干预正规化、法制化。 关键词：自然对数收益率；GARCH模型；条件易方差

一、引言

对于证券市场而言，股票价格的频繁波动是一个显著的特征。在现代财务理论中，这种波动往往被认为是风险的代名词。我国股票市场才刚刚兴起，只有十几年的历史，并且相对西方成熟的股票市场而言，要显得投机性更强，因此及其需要分析清楚我国股票市场的波动性。

对于利用GARCH模型来分析波动性，国外的研究要远远早于国内。早在上世纪60年代，Fama(1965)就观测到了价格、收益率波动会呈现出方差随时间变化的集群性。随后，Engle(1982)首先提出了ARCH模型来描述这种波动性的特性。这以后很多学者在ARCH模型的基础上，进一步对模型进行改善和补充，并提

GARCH模型对上证指数收益率的实证研究

摘要：本文以GARCH模型为基础，深入分析了上证指数(000001)收益率的波动率。文中选用了该指数从1990年12月到2012年9月的月收盘价，共262个数据作为研究对象，并利用Eviews5.0软件对其进行了描述性分析以及序列的波动性分析，建立GARCH(1,1)、E-GARCH(1,1) 和ARCH(1,1)模型。最后，本文还提出了相应的对策建议——规范股票市场的信息机制、政府干预正规化、法制化。 关键词：自然对数收益率；GARCH模型；条件易方差

一、引言

对于证券市场而言，股票价格的频繁波动是一个显著的特征。在现代财务理论中，这种波动往往被认为是风险的代名词。我国股票市场才刚刚兴起，只有十几年的历史，并且相对西方成熟的股票市场而言，要显得投机性更强，因此及其需要分析清楚我国股票市场的波动性。

对于利用GARCH模型来分析波动性，国外的研究要远远早于国内。早在上世纪60年代，Fama(1965)就观测到了价格、收益率波动会呈现出方差随时间变化的集群性。随后，Engle(1982)首先提出了ARCH模型来描述这种波动性的特性。这以后很多学者在ARCH模型的基础上，进一步对模型进行改善和补充，并提

R22、R12、R134a、R502、R410a、R600a、R406a、R404a

等常用制冷剂温度压力对照表

R22制冷剂温度压力对照表温度℃绝对压力kpa温度℃绝对压力Kpa温度℃绝对压力Kpa温度℃绝对压力Kpa温度℃绝对压力

Kpa-41100-172747622311224552176-40105-162858642321256562230-39110-152969661331289572274-38115-1430710682341322582326-37120-1331811703351356592377-36126-1233012724361390602429-35132-1134213745371426612482-34138-1035414768381461622535-33144-936715790391498632590-32150-838016813401535642646-31157-739417837411573652702-30163-640718861421611-29170-542119886431650-28178-443620911441690-27185-345121937451731-2619

ARCH模型和GARCH模型

1

Robert F. Engle Clive W. J. Granger

本章模型与以前所学的异方差的不同之处：随机扰动项的无条件方差虽然是常数，但是条件方差是按规律变动的量。

引子---问题的提出

以前介绍的异方差属于递增型异方差，即随机误差项方差的变化随解释变量的增大而增大。但利率，汇率，股票收益等时间序列中存在的

2

异方差却不属于递增型异方差。例如，汇率，股票价格常常用随机游走过程描述，

yt=yt-1+εt 其中εt为白噪声过程，

1995-2000年日元兑美元汇率时间序列及差分序列见图1和图2。 3

160140JPY (1995-2000)12010080200400600800100012001400图1 日元兑美元汇率序列JPY(1995-2000)

64D(JPY) (1995-2000)20-2-4-6-8200400600800100012001400 图2 日元兑美元汇率差分序列（收益）D(JPY)

4

8Volatility of returns6420200400600800100012001400

2014 Annual Report

Billion Cigarettes Shipped, down by 2.8%?

856.0

Billion

Net Revenues,* up by 2.0%??

$29.8

Billion Adjusted OCI,

flat ??

$12.6

Adjusted

Diluted EPS, up by 7.8%???

$5.02

2014: A Successful Investment Year

1We aimed to address specific challenges in

key markets, such as Italy, Japan and the

Philippines, while also investing in a number

of strategic initiatives, including the pilot

launches of our Reduced-Risk Product (1)

iQOS and the roll-out of the new Marlboro

2.0 Architecture (both featured later in this

Annual Report) as

AR模型：

AR模型具有如下的形式：A(q)y(t)=e(t) 其中，y(t)为系统的输出，(e)为白噪声输入信号。关于平移算子q的多项式A(q)定义为

A(q)=1+a1q-1+a2q-2+….+anaq-na

这个程序只是用于标量时间序列，不支持多变量数据。这里随机过程 AR模型中的驱动白噪声 （et）是模型固有组成部分 ,须将它与因观测误差或其他干扰引起的附加噪声严格区分。对于一个平稳过程 ,当用某种模型描述的逼近速度较慢时 ,改用其他模型可能获得更快的逼近速度。AR ( n)模型所描述的过程是一均值为零、 满足正态分布的平稳随机过程 ,最基本的建模方法是最小二乘建模法 ,该方法具有较高的精度。AR ( n)模型的优点是 ,建模简单 ,计算迅速 ,预测容易 ,参数易于估计。

ARx模型：

ARx模型具有如下的形式： A(q)y(t)=B(q)u(t-nt)+e(t)，其中，A(q),B(q)为关于平移算子q的多项式，定义为：

A(q)=1+a1q-1+a2q-2+….+anaq-na B(q)=b1+b2q-1+….+bnbq-n(b-1)

其模型是通过最小2乘法估计出的，其不支持多输出建模，当e(t)不是白噪声时且na参

金融时间序列分析

探究中国A股市场收益率的波动情况

基于GARCH模型

第一部分 实验背景

自1990年12月,我国建立了上海、深圳证券交易所,20多年来,我国资本市场在拓宽融资渠道、促进资本形成、优化资源配置、分散市场风险方面发挥了不可替代的重要作用,有力推动了实体经济的发展,成为我国市场经济的重要组成部分。自1980年第一次股票发行算起,我国股票市场历经30多年,就当前的股票市场来看,股票市场的动荡和股票的突然疯涨等一系列现象和问题值得我们深入思考和深入研究。

第二部分 实验分析目的及方法

沪深300指数是在以上交所和深交所所有上市的股票中选取规模大流动性强的最具代表性的300家成分股作为编制对象，成为沪深证券所联合开发的第一个反应A股市场整体走势的指数。沪深300指数作为我国股票市场具有代表性的且作为股指期货的标的指数，以沪深300指数作为研究对象可以使得检验结果更加具有真实性和完整性，较好的反应我国股票市场的基本状况。本文在检验沪深300指数2011年1月4日到2012年12月12日的日收益率的相关时间序列特征的基础上，对序列{r}建立条件异方差模型，并研究其收益波动率。

第三部分 实验样本

3.1数据来源

数据来源于国泰安数据库。

实验二 模拟AR模型

一、 实验目的：熟悉各种AR模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点，为理 论学习提供直观的印象。 二、 实验内容：随机模拟各种AR模型。

三、 实验要求：记录各AR模型的样本自相关系数和偏相关系数，观察各种序列图形，总结AR模型的样本自相关系数和偏相关系数的特点 四、 实验时间：2小时。 五、 实验软件：SAS系统。 六、 实验步骤

1、开机进入SAS系统。 2、 模拟实根情况，模拟过程。 3、 在edit窗中输入如下程序： data a; x1=0.5; x2=0.5; n=-50;

do i=-50 to 250; a=rannor(32565); x=a-0.6*x1+0.4*x2; x2=x1; x1=x; n=n+1;

if i>0 then output; end; run;

4、观察输出的数据，输入如下程序，并提交程序。 proc print data=a;