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專題六GARCH類模型專題內(nèi)容ARCH模型及其參數(shù)估計(jì)GARCH模型及其參數(shù)估計(jì)EGARCH模型TGARCH模型GARCH-M模型案例分析ARCH模型ARCH模型。由Engle(1982)引入。ARCH模型：ML估計(jì)ARCH模型：ML估計(jì)ARCH模型：ML估計(jì)ARCH模型：ML估計(jì)ARCH模型GARCH模型GARCH模型GARCH模型ML估計(jì)GARCH模型ML估計(jì)GARCH模型ML估計(jì)GARCH模型ML估計(jì)不對(duì)稱的GARCH模型不對(duì)稱的GARCH模型類型多樣，這里主要介紹兩種：EGARCHTGARCHEGARCH模型EGARCHorExponentialGARCHmodel由奈爾遜(Nelson，1991)提出的。EGARCH模型這種正負(fù)干擾的不對(duì)稱反映的不對(duì)稱性可以有EGARCH模型來(lái)描述。若參數(shù)g取值為負(fù)數(shù)，且大于-1時(shí)，那么一個(gè)負(fù)干擾所引起的條件方差的變化，比相同程度的正干擾引起條件方差的變化則更大；若g大于0，同樣程度的正干擾引起條件方差的變化則更大；若g=0，則條件方差對(duì)于正負(fù)干擾的變化是對(duì)稱的。EGARCH模型π參數(shù)。由于EGARCH條件方差有指數(shù)形式表示，所以無(wú)論參數(shù)π取何實(shí)數(shù)，條件方差總大于0。這樣在對(duì)EGARCH參數(shù)估計(jì)時(shí)，不需要對(duì)π進(jìn)行約束。EGARCH模型EGARCH模型EVIEWS中使用的模型與Nelson模型有差異。EVIEWS中使用的模型如下：TGARCH模型正干擾和負(fù)干擾的非對(duì)稱的后果也可通過(guò)對(duì)線性GARCH框架的簡(jiǎn)單修正給出。TGARCH(ThresholdARCH)模型由Zakoian(1990)以及Glosten,Jaganathan,andRunkle(1993)提出。TGARCH和EGARCH模型ARCH-M模型在前面討論中，ARCH、GARCH、EGARCH過(guò)程主要是描述模型的干擾項(xiàng)的條件方差，一般與yi的條件期望無(wú)關(guān)。但實(shí)際中人們注意到，條件方差的變化往往直接影響到條件期望的值，ARCH-M模型對(duì)回歸模型的條件期望和條件方差都作了描述，是對(duì)前面討論的ARCH和GARCH模型的推廣。ARCH-in-Mean(ARCH-M)mode

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