arch模型和ar模型的关系,ARCH模型

arch模型和ar模型的关系,ARCH模型

AR模型在金融模型中主要是对金融序列过去的表现进行建模，如交易中的动量与均值回归。MA模型MA模型和AR大同小异，它并非是历史时序值的线性组合而是历史白噪声ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时

从AR-GARCH模型模拟波动率衡量风险ARCH模型我们已经研究了波动性聚类。ARCH模型是对此进行建模的一种方法。这些模型对于金融时间序列特别有用，因为金融时显然，AR 模型与MA 模型都是ARMA 模型的特殊情况。若使用滞后算子，则(5.3)式可以简记为ARMA 模型的平稳性取决于AR 部分的平稳性。2.ARMA模型的识别ARMA 的自相关函数，可以看作MA 的自相关函数和

ARMA模型是一类常用的单变量平稳时间序列模型，它是由博克斯(Box)和詹金斯(Jenkins)创立的，亦称B-J方法。ARMA模型有三种基本类型：自回归(AR)模型，移动平均(MA)ArchTest 函数garch()，当使用order=参数等于c(0,1)时，成为一个ARCH模型。这个函数可以用来估计和绘制

≥▂≤ 与之前的ARCH模型建立过程类似，不过GARCH(m,s)的定阶较难，一般使用低阶模型如GARCH(1,1),GARCH(2,1),GARCH(1,2)等。下面我们以之前的数据为例，构建GARCH模型，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

GARCH模型：GARCH模型称为广义ARCH模型广义回归模型，对误差的方差建模，适用于波动性的分析和预测AR模型：自回归模型，是一种线性模型.AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值。MA模型：移动