garch模型和ARCH模型的区别,garch模型基本含义

garch模型和ARCH模型的区别,garch模型基本含义

≥﹏≤ 作为低阶模型，ARCH(1)更适合作为波动率方程。 相对于标准正态分布的标准化残差的QQ图：plot(mod2,which=13)图17.10：Intelstock的标准化残差的正态QQ图。该图说明了相对于正态分布的标准化残差有哪些不清楚之处？ 可以理解为，Garchitem并没有提供比Arch模型更多的信息，而只是让模型更加简洁吗？

另外，可以看到ARCH模型实际上是在ARMA模型的基础上提出的，两者的区别在于扰动项的设置。在ARMA模型中，扰动项是最简单的白噪声序列。 适用股票例子//LMtest：是否有ARC1，ARCH模型（自回归条件异方差模型），全称是"自回归条件异方差模型"，它解决了传统计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差常数）

GARCH模型是ARCH模型的扩展，因此GARCH具有该模型的特点。 GARCH模型的条件方差不仅是滞后残差平方的线性函数，而且是滞后条件方差的线性函数。 在一定条件下，GARCH模型可以转化为无穷大。由于马尔马假定方差恒定，不能正确描述风险，所以用archandgarchar来描述风险的聚集现象，即较高的风险会引起较大的风险，较低的风险会引起较大的风险。 风险趋于保持在低水平，而garch

GARCH模型仅包含三个参数来表达ARCH中存在的有限参数方程。 283.12tGARCH21t12t10u1,utvtt从ARCH模型中可以看出与上图的形式完全一致。 如前所述，您可以使用ARCH模型或GARCH模型。 不过，为了严谨起见，进行了单位根测试：可以使用Stata软件来测试已售罄的v系列是否有单位根。 ADF检验的零假设：数据单一

使用GARCH[p,q]来表示带有阶数sp和q的GARCH过程。 相对于ARCH，GARCH模型的优势在于可以用比较简单的GARCH模型来表示高阶ARCH模型，从而更容易识别和评估模型。以前ARCH模型的构建过程与GARCH类似，但GARCH很难确定(m,s)的阶数。一般都是低阶模型，如GARCH(1,1)、GARCH(2,1)、GARCH(1,2)等。 我们以前面的数据为例，构建一个GARCH模型。