GARCH模型,非线性回归模型

ARCH效应 2023-09-24 21:59 575 墨鱼

ARCH效应

GARCH模型,非线性回归模型

对Garch模型的估计主要是对衰减速度的估计。它所看到的衰减是非常嘈杂的，所以它希望看到大量的数据。GARCH模型GARCH模型GARCH表示广义自回归条件异方差(Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity),模型包括均值方程和方差方程两部分：均值方程：方差方程

在ARMA分别为2和5的条件下，选择GARCH(1,1), GARCH(1,2), GARCH(2,1),这几个低阶GARCH模型进行建模，选择结果最优的模型作为该数据建模的最终模型，由于GARCH(2,1garch模型使用a_{t-1}^2\sigma_{t-1}^2作为input来估计\sigma_t^2,所以我们把garch模型的公式扩张开来可以写成根据上面的式子我们发现，今天我们对于a_t式子的估计其实是来自于过

╯ω╰ GARCH模型(Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity)又称“广义ARCH模型(Generalized ARCH)”、“广义自回归条件异方差模型”GARCH模型概述自从Engle(ARCH模型的建模步骤也适用于GARCH模型的建模。GARCH模型的定阶方法研究不多，一般用试错法尝试较低阶的GARCH模型，如GARCH(1,1), GARCH(2,1), GARCH(1,2)等。许多情况下GARCH(

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