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ARCH模型的基本思想
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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)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。 ...
17.4 ARCH模型的优缺点. 优点： 可以产生波动率聚集； 扰动 \(a_t\) 具有厚尾分布。; 缺点： 因为假定 \(a_{t-j}\) 通过 \(a_{t-j}^2\) 影响波动率 \(\sigma_t\) ， 所以正的扰动和负的扰动对波动率影响相同， 但是实际的资产收益率中正负扰动对波动率影响不同， 较大的负扰动比正扰动引起的波动更大。
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)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。 ...
ARCH模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）全称 自回归条件异方差模型 "，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。
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)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。 ...
arch模型全称"自回归条件异方差模型"，在现代高频金融时间序列中，数据经常出现波动性聚集的特点，但从长期来看数据是平稳的，即长期方差(无条件方差)是定值，但从短期来看方差是不稳定的，我们称这种异方差为条件异方差。
ARCH模型（英語： Autoregressive conditional heteroskedasticity model ，全称：自我迴歸條件異質變異數模型），解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（變異數恆定）所引起的问题。 这个模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。
一是研究ARCH模型的拓展，完善ARCH模型。自ARCH模型始创以来，经历了两次突破。一次是Bollerslev T. 提出广义ARCH (Generalized ARCH) , 即GARCH模型，从此以后，几乎所有的ARCH 模型新成果都是在GARCH模型基础上得到的。第二次则是由于长记忆在经济学上的研究取得突破，分 ...
ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型的估计通常涉及两个主要方程：一个用于描述条件方差（波动性）的动态演化，另一个用于描述观测值（收益率或残差）的动态演化。这两个方程是同时估计的，因为它们共同形成了模型的结构。 1. **ARCH 方程：** ARCH 模型的核心是 条件方差 的演化方程 ...
arch模型的基本思想 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)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。