张士玉小黑屋

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ARCH和GARCH简介之前介绍过的ARIMA模型是假定随机扰动的方差是恒定的，这有时候难以适应现实中的金融时间序列模型，如下图所示：我们发现大的波动往往会聚集在一起，这不符合同方差的假设。所以我们通过引入条件异方差代替恒定方差的假定，构建了自回归条件异方差模型(ARCH)，为了能应用ARCH或GARCH模型，我们须检验时间序列是否存在条件异方差。H0：不存在ARCH效应；H1：存在ARCH效应ARCH(1)模型是最简单的GARCH模型ARCH(1):在ARCH1模型下，条件方差是自回归的，即ut的方差由ut滞后一期的平方值决定,在此我们以股票收益率去理解这个模型，假若ut为股票收益率，若昨天风平浪静，没有任何重大的干扰股市的新闻，那么ut-1理应波动不大，既然ut-1不

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