garch模型是用来干嘛的
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GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型,除去和普通回归模型相同的之处,GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。
特别适用于波动性的分析和预测,这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用,其意义很多时候超过了对数值本身的分析和预测。
GARCH模型的定义:
ARCH模型的实质是使用残差平方序列的q阶移动平移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系数。
但是在实践中,有些残差序列的异方差函数是具有长期自关性,这时使用ARCH模型拟合异方差函数,将会产生很高的移动平均阶数,增加参数估计的难度并最终影响ARCH模型的拟合精度。
为了修正个问题,提出了广义自回归条件异方差粗哪迟模型, 这个模型简记为GARCH(p,q).
GARCH模型实际上就是在ARCH的基础上,增加考虑异方差函数的p阶自回归性而缓碰形成,它可以有效的拟合具有长期记忆性的异岩李方差函数。ARCH模型是GARCH模型的一个特例,p=0的GARCH(p,q)模型。
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