GARCH模型

用GARCH模型进行估计、模拟和预测

GARCH模型是具有恒定的无条件方差的条件异方差模型。自20世纪80年代以来，它们已广泛应用于金融和计量经济学建模和分析。这些模型的特点是能够捕捉波动聚类，它们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:

  • 高斯创新的单变量GARCH(p, q)模型参数估计
  • 模拟单变量GARCH(p, q)过程
  • 预测条件方差

在建模随机过程时需要考虑的其他时间序列能力包括:

  • 单变量ARMAX/GARCH复合模型
  • 多元VARMAX模型
  • 协整分析

有关更多信息，请参见计量经济学工具箱™．

参见:协整，时间序列分析，时间序列回归，预测建模

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