The answer is that the former is mo

The answer is that the former is more parsimonious, and avoids
over fitting. Consequently, the model is less likely to breach non-negativity
constraints. In order to illustrate why the model is parsimonious, first take
the conditional variance equation in the GARCH(1,1) case, subtract 1 from
each of the time subscripts of the conditional variance equation in (8.22),
so that the following expression would be obtained

Kết quả (Việt) 1:

Câu trả lời là rằng trước đây là hơn parsimonious, và tránhtrong phù hợp. Do đó, các mô hình là ít có khả năng vi phạm không tiêu cựcnhững hạn chế. Để minh họa lý do tại sao các mô hình là parsimonious, cảnh thứ nhấtphương trình có điều kiện phương sai trong trường hợp GARCH(1,1), trừ 1 từmỗi thời gian chỉ của phương trình có điều kiện phương sai trong (8,22),do đó, rằng các biểu hiện nào được lấy

Kết quả (Việt) 2:

Câu trả lời là trước đây là chi li, và tránh
qua thử đồ. Do đó, các mô hình là ít có khả năng vi phạm không tiêu cực
hạn chế. Để minh họa cho lý do tại sao các mô hình là bủn xỉn, lần đầu tiên đưa
phương trình phương sai có điều kiện trong GARCH (1,1) trường hợp, trừ đi 1 từ
mỗi của các chỉ số thời gian của phương trình phương sai có điều kiện trong (8.22),
để các biểu thức sau đây sẽ thể thu được