This is a GARCH(1,1) model.σ2t is k

This is a GARCH(1,1) model.σ2t is known as the conditional variance since
it is a one-period ahead estimate for the variance calculated based on any
past information thought relevant. Using the GARCH model it is possible
to interpret the current fitted variance, ht, as a weighted function of a
long-term average value (dependent on α0), information about volatility
during the previous period(α1u2t−1)and the fitted variance from the model
during the previous period(βσt−12). Note that the GARCH model can be
expressed in a form that shows that it is effectively an ARMA model for
the conditional variance. To see this, consider that the squared return at
time t relative to the conditional variance is given by

Kết quả (Việt) 1:

Đây là một GARCH(1,1) model.σ2t được gọi là phương sai có điều kiện kể từnó là một một thời gian trước ước tính cho phương sai được tính toán dựa trên bất kỳthông tin trong quá khứ nghĩ rằng có liên quan. Sử dụng các mô hình GARCH có thểđể giải thích phương sai được trang bị hiện tại, ht, như là một chức năng trọng của mộtgiá trị trung bình dài hạn (phụ thuộc vào α0), thông tin về biến độngtrong giai đoạn trước đó (α1u2t−1) và phương sai được trang bị từ các mô hìnhtrong thời gian period(βσt−12) trước. Lưu ý rằng các mô hình GARCH có thểbày tỏ trong một hình thức mà cho thấy rằng nó có hiệu quả là một mô hình ARMA chophương sai có điều kiện. Để thấy điều này, hãy xem xét rằng các bình phương quay vàothời gian t tương đối so với phương sai có điều kiện được cho bởi

Kết quả (Việt) 2:

Đây là một GARCH (1,1) model.σ2t được gọi là phương sai có điều kiện vì
nó là một trong những thời kỳ trước ước tính cho phương sai tính toán dựa trên bất kỳ
thông tin quá khứ nghĩ có liên quan. Sử dụng mô hình GARCH nó là có thể
giải thích những trang bị không đúng hiện tại, ht, như một hàm trọng số của một
giá trị trung bình dài hạn (phụ thuộc vào α0), thông tin về biến động
trong khoảng thời gian trước đó (α1u2t-1) và phương sai lắp từ các mô hình
trong thời gian trước đó (βσt-12). Lưu ý rằng các mô hình GARCH có thể được
thể hiện dưới một hình thức nào cho thấy nó có hiệu quả là một mô hình ARMA cho
phương sai có điều kiện. Để thấy điều này, hãy xem xét rằng sự trở lại bình tại
thời điểm t liên quan đến đổi có điều kiện được cho bởi