garch模型是线性还是非线性,线性关系和非线性关系

garch模型是线性还是非线性,线性关系和非线性关系

本文中，预测股票价格受到了投资者、政府、企业和学者的广泛关注。 然而，数据的非线性和非平稳性质使得开发预测模型成为一项复杂且具有挑战性的任务。在本文中，我使用GARCH模型来研究序列非线性关系的动力学。 仍以股票收益为例，不存在线性关系（无自相关）

ARCH模型（自回归条件异方差，ARCH）是自回归条件异方差模型。它是一种特殊的非线性模型，广泛应用于金融市场。 1982年，R.Engle在研究英国通货膨胀率的序列规律性时提出ARCHGARCH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

TGARCH模型（阈值自回归条件异方差模型）是一种扩展的GARCH模型，用于捕获市场大幅波动时出现的非线性效应。 在TGARCH模型中，方差的动态形式是带有阈值的ARMA模型。当残差平方很大时，Garch模型与ARMA模型本质上是相同的。 通过检验序列非线性变化的自相关性，可以判断是否需要使用Garch模型进行建模。

nlin-garch-and-1fnoise用于产生结果的Java程序（及其源代码）在论文"非线性GARCH模型和1/f噪声"（A.Konovicius，J.Ruseckas，PhysicaA427）中提出，2ARCH模型内涵表示回报或回报残差，假设这里（即独立同分布，全部符合正态分布）期望为0且方差为1）序列建模为（其中，每个周期的收益都是非负线性组合，常数

非线性模型包括自回归条件异方差（ARCH，autoregressiveconditionalheteroskedasticity）、广义自回归条件异方差（GARCH，generalizedautoregressiveconditionalheteroskedasticity）。摘要：VaR模型是金融机构广泛使用的风险管理工具。本文选取最新沪深300指数每日收盘价作为参考数据样本，基于GARCH族模型，探索其在不同置信水平、不同分布下的VaR值，并通过回测