GARCH模型
广义的，自回归条件异方差模型波动集群
如果大小相等的正面和负面冲击同样以波动性贡献，那么你就可以建立一个使用GARCH模型的更新过程。有关如何模型波动集群使用GARCH模型的详细信息，请参阅GARCH。
应用
| 计量经济学建模 | 分析和计量经济模型的时间序列 |
功能
示例以及如何
创建模型
创建使用GARCH模型GARCH或计量经济学建模应用程序。
使用点符号更改修改模型属性。
指定高斯或T分布式创新过程。
建立日常的德国马克/英镑汇率条件方差模型。
创建复合条件均值和方差模型。
拟合模型到数据
交互选择ARCH和GARCH滞后日常的德国马克/英镑汇率的GARCH模型的适当数量。
交互指定气盛GARCH，EGARCH，并将数据GJR模型。然后，确定该模型适合于最好通过比较拟合统计的数据。
估计复合条件均值和方差模型。
通过执行剩余的诊断数据拟GARCH模型交互后评估模型假设。
有条件的推断从拟合条件方差模型差异。
适合两种相互竞争的，条件方差模型数据，然后比较用似然比检验它们的拟合。
比较采用AIC和BIC几个条件方差模型的拟合。
导出变量到MATLAB®工作区，生成纯文本和返回在应用程序会话估计模型，或生成报表记录在计量建模应用会话时间序列的活动，并估计模型直播功能。
生成蒙特卡罗模拟法
模拟条件方差模型。
模拟来自具有和没有指定样品前体数据的过程GARCH。
模拟响应和条件方差从复合条件均值和方差模型。
概念
计量经济建模应用程序是用于可视化和分析单变量的时间序列数据的交互式工具。
指定使用的计量建模时间序列模型估计滞后算子多项式项。
了解该帐户波动聚类模式。
了解如何可能性最大的是条件方差模型进行。
使用已知的参数值估计期间约束模型。
指定样品前数据初始化模式。
用于估计的指定初始参数值。
通过指定替代的优化选项疑难解答估计问题。
了解蒙特卡罗模拟。
了解有关模拟样品前要求。
了解蒙特卡洛预测。
了解MMSE预测。
您还可以选择从下面的列表中的网站：
