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什么是GARCH類模型分析?

幫考網(wǎng)校2020-08-24 14:30:18
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GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)類模型分析是一種時間序列分析方法,用于建立和預測具有異方差性(即方差不穩(wěn)定)的金融時間序列數(shù)據(jù)。它是ARMA模型的擴展,可以對時間序列數(shù)據(jù)的波動性進行建模和預測。

GARCH模型的核心思想是將方差分解為兩個部分:一個是基礎方差,另一個是條件方差。基礎方差是時間不變的,而條件方差則是根據(jù)過去的觀測值和誤差來計算的。GARCH模型可以對不同的金融時間序列數(shù)據(jù)進行建模,如股票價格、利率、匯率等。

GARCH類模型包括GARCH、EGARCH、TGARCH等,它們的區(qū)別在于對條件方差的建模方式不同。GARCH類模型分析可以用來進行風險管理、投資組合優(yōu)化、金融衍生品定價等方面的研究。
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