GARCH模型及拟合案例
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ARCH模型的实质,使用残差平方序列的q阶移动平均拟合当期异方差函数值,由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性.所以ARCH模型实际上只适用于异方差函数短期自相关过程拟合
全称为 广义自回归条件异方差模型 (generalized autoregressive conditionalheteroskedastic) ,针对残差序列具有长期相关性拟合合适的模型,结构如下:
当对原序列提取确定性信息不充分时, 可能具有相关性,而不是纯随机性.这时可能先对 拟合回归模型,在考察回归残差序列 的方差齐性
1.考察方差齐性;
2.选择适当的模型拟合该序列的发展;
提取方式
残差自相关仍具有相关和拖尾特征,残差序列仍有相关性
dw检验
两者提取后的残差序列仍具有相关性
第一次残差拟合
archtest检测
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