MATLAB实现的GARCH-t模型股票波动性参数估计系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用GARCH-t模型对股票收益率进行波动性分析。系统通过最大似然估计方法自动拟合模型参数，包括均值方程和条件方差方程参数，为金融时间序列分析提供专业工具。

详 情 说 明

基于GARCH-t模型的股票收益率波动性参数估计系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的GARCH-t模型参数估计系统，专门用于分析股票收益率的波动性特征。系统采用最大似然估计方法，能够自动拟合GARCH-t模型，估计包括均值方程参数、条件方差方程参数和学生t分布自由度参数在内的所有模型参数。该系统提供了从数据预处理到结果验证的完整工作流程，为金融时间序列波动性建模提供可靠的参数估计工具。

功能特性

• 完整建模流程：包含数据加载、预处理、参数初始化、模型拟合、结果验证等完整环节
• GARCH-t模型支持：专门针对学生t分布假设下的GARCH模型进行参数估计
• 统计推断输出：提供参数估计值、标准误、t统计量和p值等完整的统计结果
• 模型诊断功能：输出AIC、BIC信息准则和残差诊断统计量，辅助模型评估
• 可视化分析：生成条件方差时序图、标准化残差Q-Q图等直观的图形结果

使用方法

数据准备

准备CSV格式的股票历史收益率数据文件，需包含日期列和收益率列。收益率可以是对数收益率或简单收益率，支持日度、周度、月度等不同频率数据。

参数配置

设置GARCH模型的阶数(p,q值)、优化算法参数和收敛阈值等配置项。

运行估计

执行主程序，系统将自动完成以下流程：

1. 读取并预处理收益率数据
2. 初始化模型参数
3. 通过最大似然估计优化算法拟合模型
4. 计算参数的标准误和统计显著性
5. 输出估计结果和诊断指标
6. 生成可视化图表

结果解读

查看输出的参数估计表格、拟合优度指标和可视化图表，评估模型拟合效果和参数统计显著性。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（针对大规模时间序列数据）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、GARCH模型条件方差递归计算、学生t分布概率密度函数求解、最大似然估计优化过程、参数统计推断计算以及结果可视化输出等核心功能模块，实现了从输入数据到最终估计结果的完整自动化处理流程。