garch模型必须要有异方差吗,GARCH模型各个参数的意义

garch模型必须要有异方差吗,GARCH模型各个参数的意义

这种允许自回归项和移动平均项同时存在于条件异方差性的模型称为广义自回归条件异方差模型，表示为GARCH(p,q)。 显然，如果p=0，q=1，那么GARCH(0,1)就是ARCH(1)模型。 如果\beta_是将GARCH模型拟合到残差序列的基本要求：残差序列是零均值、纯随机、异方差序列。 有时回归函数不能完全提取原始序列中的相关信息，残余序列可能具有自相关性而不是纯粹随机的。 此时需要

这些序列本身是平稳的，并不一定具有ARCH效应。GARCH的意义在于发现条件异方差特征。 我们使用单变量GARCH(1,1)模型研究波动率聚合和建模。 波动率聚类波动率聚类——相对稳定时期和高波动时期的现象——似乎是市场数据的普遍属性。 对此并没有普遍接受

严格的方法有3种：一二三ARCH模型和GARCH模型的应用。引入ARCH模型的目的是数据呈现波动聚集，时间序列长期稳定，但短期不稳定，存在异方差。 数据显示了波动聚合的特征，但从长GARCH的角度来看，它代表了广义自回归条件异方差（GeneralizedAutoRegressiveConditionalHeteroscedasticity）。模型包括两部分：均值方程和方差方程：均值方程：方差方程：系数

ˋ０ˊ 这可能会导致出现伪回归现象，使得回归结果极难评估。因此，在处理具有条件异方差波动的市场指数时，必须解决条件异方差问题。 如何解决此类问题？ 恩格尔在1982年提出了AVaR方法，作为衡量行业内流行的财务风险的方法，它简单明了，与方差相比，将更多的投资者损失视为风险更为合理。 。 威安达客户

GARC是用来解决异方差问题的，既然不存在，就用ARIMA吧。 【前言】本文主要讨论时间序列模型中的条件异方差模型。之前我们提到过，在拟合时间序列时，我们的主要目的是利用拟合后的模型来预测未来的发展趋势，而点估计则过多。 鲁莽，所以发射