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專題六GARCH類模型專題內容ARCH模型及其參數估計GARCH模型及其參數估計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ARCH模型：ML估計ARCH模型：ML估計ARCH模型：ML估計ARCH模型GARCH模型GARCH模型GARCH模型ML估計GARCH模型ML估計GARCH模型ML估計GARCH模型ML估計不對稱的GARCH模型不對稱的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模型這種正負干擾的不對稱反映的不對稱性可以有EGARCH模型來描述。若參數g取值為負數，且大于-1時，那么一個負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，則條件方差對于正負干擾的變化是對稱的。EGARCH模型π參數。由于EGARCH條件方差有指數形式表示，所以無論參數π取何實數，條件方差總大于0。這樣在對EGARCH參數估計時，不需要對π進行約束。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模型正干擾和負干擾的非對稱的后果也可通過對線性GARCH框架的簡單修正給出。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過程主要是描述模型的干擾項的條件方差，一般與yi的條件期望無關。但實際中人們注意到，條件方差的變化往往直接影響到條件期望的值，ARCH-M模型對回歸模型的條件期望和條件方差都作了描述，是對前面討論的ARCH和GARCH模型的推廣。ARCH-in-Mean(ARCH-M)mode

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