α(L) is a polynomial in the lag ope

α(L) is a polynomial in the lag operator. In order to have the conditional variance positive, ω and the coefficients in α(L) must be non-negative.
However, Fan and Yao (2003) argue that ARCH (p) model is apt for financial time series only with a large number of lags. This warranted the extensions of the ARCH model. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model is the extension of the ARCH (ρ) model offered by Bollerslev (1986). This approach models the conditional variance as an ARMA process where it is determined by the innovations and its own lags. GARCH captures the serial dependence of the volatility. On account of its conditional property, GARCH draws on immediate past observations to model future observations.
The simplest GARCH (1, 1) model can be specified as follows:

Kết quả (Việt) 1:

Α(L) là một đa thức trong nhà điều hành tụt hậu. Để có phương sai có điều kiện tích cực, ω và các hệ số α(L) phải không âm.Tuy nhiên, fan hâm mộ và Yao (2003) cho rằng mô hình kiến trúc (p) là apt cho tài chính chuỗi thời gian chỉ với một số lượng lớn các chậm lại. Điều này bảo hành phần mở rộng của mô hình vòm. Autoregressive tổng quát có điều kiện heteroskedasticity (GARCH) mô hình là phần mở rộng của mô hình kiến trúc (ρ) được cung cấp bởi Bollerslev (1986). Cách tiếp cận này mô hình phương sai có điều kiện như là một quá trình ARMA, nơi nó được xác định bởi các sáng kiến và chậm của riêng mình. GARCH bắt nối tiếp của phụ thuộc vào sự biến động. Trên tài khoản của mình bất động sản có điều kiện, GARCH rút ra trên ngay lập tức qua quan sát để mô hình quan sát trong tương lai.Các mô hình GARCH (1, 1) đơn giản nhất có thể được xác định như sau:

Kết quả (Việt) 2:

α (L) là một đa thức trong điều hành lag. Để có phương sai có điều kiện tích cực, ω và các hệ số trong α (L) phải không âm.
Tuy nhiên, Quạt và Yao (2003) lập luận rằng ARCH (p) là mô hình thích hợp cho chuỗi thời gian tài chính chỉ với một số lượng lớn của độ trễ. Điều này đảm bảo các phần mở rộng của mô hình ARCH. Tự hồi quy heteroskedasticity có điều kiện (GARCH) mô hình tổng quát là phần mở rộng của mô hình ARCH (ρ) được cung cấp bởi Bollerslev (1986). Cách tiếp cận này mô hình phương sai có điều kiện như là một quá trình ARMA nơi nó được xác định bởi các sáng kiến và độ trễ của chính mình. GARCH chụp sự phụ thuộc nối tiếp của sự biến động. Trên tài khoản của tài sản có điều kiện của nó, GARCH dựa trên những quan sát qua ngay lập tức để mô hình quan sát tương lai.
Các GARCH đơn giản nhất (1, 1) mô hình có thể được quy định như sau: