经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。
自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。
广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。
市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。
匿名回答于2021-03-31 14:34:50