24、波动率度量与GARCH模型详解

波动率度量与GARCH模型详解

在金融领域，波动率是一个至关重要的概念，它反映了资产价格的波动程度，对投资决策、风险管理等方面有着深远的影响。本文将深入探讨波动率的相关度量方法，以及ARCH和GARCH等重要模型。

1. 回归残差分析与假设检验

在进行回归分析时，我们会关注残差的性质。对于使用y1对x进行回归的结果，其残差是同质的，即方差或标准差是一个常数，因此我们预期接受原假设。而对于y2对x的回归，由于设计上y2的误差项是异质的，所以我们预期拒绝原假设。以下是相关代码及输出示例：

print ('y2 vs. x  (we expect to rject the null hypothesis)')
print('BP value,  df,      p-value')
print('bp =', bp)

2. 从雅虎财经获取期权数据

要使用真实世界的数据来估计隐含波动率，我们可以定义一个函数，该函数接受三个输入变量：股票代码、月份和年份。以下是具体的代码实现：

from pandas.io.data import Options
import datetime

def get_option_data(tickrr,exp_date):
    x = Options(ticker,'yahoo')
    puts,calls = x.get_options_data(expiry=exp_date)
    return puts, calls

ticker='I