GARCH模型是条件异方差模型,具有恒定的无条件方差。自20世纪80年代以来,在金融计量建模和分析中得到了广泛的应用。这些模型以其捕获波动性聚类的能力为特征,被广泛用于解释时间序列数据中的非均匀方差。
建模和分析单变量GARCH过程的有效方法包括:
- 用高斯创新估计单变量GARCH(p, q)模型的参数
- 模拟单变量GARCH(p, q)过程
- 预测条件方差
建模随机过程需要考虑的额外时间序列能力包括:
- 单变量ARMAX/GARCH复合模型
- 多元VARMAX模型
- 协整分析
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