garch模型是线性还是非线性,将非线性模型转化为线性模型

garch模型是线性还是非线性,将非线性模型转化为线性模型

Garch模型与ARMA模型从本质上是一样的。通过对序列非线性变化的自相关性检验可以判断是否需要采用Garch模型建模。GARCH模型研究的是序列非线性关系的动态性。仍以股票收益率为例，一组不存在线性关系（不存在自相关性）

≥＾≤ TGARCH模型(门限自回归条件异方差模型)是一种扩展的GARCH模型，用于捕捉在市场大幅波动时出现的非线性效应。TGARCH模型中，方差的动态形式是一个含门限的ARMA模型，当残差平方大ARCH模型（autoregessiveconditonallyheteroscedastic，ARCH），即自回归条件异方差模型，它是金融市场中广泛应用的一种特殊非线性模型。1982年，R.Engle在研究英国通货膨胀率序列规律时提出ARCH

GARCH模型的发展为了衡量收益率波动的非对称性，Glosten、Jagannathan与Runkel(1989)提出了GJR模型，在条件方差方程(3)中加入负冲击的杠杆效应，但仍采用正态分布假设。Nelson(本模型是基于Garch模型预测波动率，通过分位数回归预测波动率的VaR值进而利用非线性回归，例如GA进行拟合来预测未来下一个周期中的上限VaR以及下限VaR,在后文中将这种方法模型简称为G

但实际上，其中Jarque Bera Test用于对回归残差的正态性进行检验，Shapiro - Wilk Normality Test也可以用于正态性检验，原假设都是是残差序列服从正态分布，检验结果表明，残差序列是不GARCH模型是ARCH模型的扩展，因此GARCH具有模型的特点。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模型可以转化为无限

ˋ▽ˊ 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务在本文中，我与传统的ARMA/GARCH模型相比，AR/GARCH模型采用了AR模型来过滤线性特征信息，这样的优势是模型的建立更为简单便捷，可以保留更为丰富的非线性特征信息。文中拟采用加速度响应数据构造A